Объем машины: Объем двигателя — что такое рабочий объём двигателя автомобиля

Технические характеристики Toyota Camry – официальный дилерский центр Тойота Измайлово

Седан Toyota Camry нового поколения — эталон среди автомобилей бизнес-класса, который по праву удерживает лидирующие позиции в своем сегменте. Он построен на модульной архитектуре TNGA, которая обеспечивает владельцам весомые бонусы и отличные тех характеристики — свежий дизайн, премиальный комфорт, впечатляющие ходовые качества и особый характер.

Калькулятор кузовного ремонта

Запись на ТО

Основные преимущества:

• Увеличенная на 30% жесткость кузова при сокращении его массы. В конструкции широко используются сверх- и высокопрочные стали.
• Устойчивость, плавный ход и превосходная управляемость. Новая Тойота Камри хорошо держит траекторию в поворотах без кренов и раскачки, точно слушается руля, который имеет электроусилитель на рейке.
• Удобство для водителя и пассажиров. Свободный по всем направлениям задний ряд, мультируль, сиденья с электрорегулировкой гарантируют комфорт.
• Аэродинамика и разработанная с нуля подвеска. Передние стойки McPherson и задняя многорычажка позволяют получать удовольствие от поездки по любой дороге.

Системы помощи, пассивной и активной безопасности из арсенала Safety Sence 2.0 помогают чувствовать себя уверенно в сложных ситуациях при движении, разворотах и парковке. В традиционно вместительном багажнике объемом до 493 л нет труднодоступных мест. Приборы со спокойной белой подсветкой легко читаются.

Технические характеристики Toyota Camry

В официальных дилерских центрах Тойота Люберцы и Тойота Измайлово доступны семь комплектаций новой Toyota Camry в кузове XV70 — Стандарт и Стандарт Плюс, Классик, Элеганс Safety, Престиж Safety, Люкс Safety и Executive Safety. Вы можете сделать выбор по ключевым параметрам и набору опций.

Технические характеристики Тойота Камри:

• Бензиновый двигатель объёмом 2.0, 2.5 и 3.5 л.
• Передний привод, 6 и 8-ступенчатая АКПП.
• Расход в смешанном цикле 7,1/8,3/8,7 л в зависимости от двигателя.
• Разгон до 100 км/ч 11,0/9,9/7,7 в зависимости от типа двигателя.

Чтобы узнать все характеристики новой Camry и условия покупки отправляйте заявку с сайта. Менеджер свяжется с вами, чтобы предоставить необходимую информацию.

Параметр	Toyota Camry 2.0 AT 150 л.с.	Toyota Camry 2.5 AT 181 л.с.	Toyota Camry 3.5 AT 249 л.с.
Двигатель
Тип двигателя	бензиновый
Тип впрыска	комбинированный	распределенный
Наддув	нет
Количество цилиндров	4		6
Расположение цилиндров	рядное		V-образное
Количество клапанов на цилиндр	4
Объем, куб. см.	1998	2494	3456
Мощность, л.с. (при об/мин)	150 (6500)	181 (6000)	249 (6200)
Крутящий момент, Н*м (при об/мин)	199 (4600)	231 (4100)	346 (4700)
Трансмиссия
Привод	передний
Коробка передач	6АКПП
Подвеска
Тип передней подвески	независимая типа МакФерсон
Тип задней подвески	независимая, многорычажная
Тормозная система
Передние тормоза	дисковые вентилируемые
Задние тормоза	дисковые
Рулевое управление
Тип усилителя	электрический
Шины и диски
Размер шин	215/60 R16		215/55 R17
Размер дисков	6.5Jх16		7.0Jх17
Топливо
Тип топлива	АИ-95
Экологический класс	Евро-5
Объем бака, л	70
Расход топлива
Городской цикл, л/100 км	10.0	11.0	13.2
Загородный цикл, л/100 км	5.6	5.9	7.0
Смешанный цикл, л/100 км	7.2	7.8	9.3
Габаритные размеры
Количество мест	5
Количество дверей	4
Длина, мм	4850
Ширина, мм	1825
Высота, мм	1480
Колесная база, мм	2775
Колея передних колес, мм	1580
Колея задних колес, мм	1570
Передний свес, мм	990
Задний свес, мм	1085
Объем багажника, л	483/506
Дорожный просвет (клиренс), мм	160
Масса
Снаряженная, кг	1505−1515	1530−1550	1615
Полная, кг	2100
Динамические характеристики
Максимальная скорость, км/ч	210
Время разгона до 100 км/ч, с	10.4	9.0	7.1

Технические характеристики Chevrolet Tahoe: параметры автомобиля

Двигатель
Расположение	продольное
Количество, расположение цилиндров	8, V-образное
Диаметр (мм)	96,0
Ход поршня (мм)	92,0
Рабочий объем (куб. см)	5328
Степень сжатия	11 : 1
Требования к типу топлива	Рекомендуемый: бензин с октановым числом не менее 95; Допустимый: бензин с октановым числом не менее 92
Подача топлива	непосредственный впрыск топлива
Максимальная мощность (кВт/л.с. при об/мин)	252 кВт / 343 л.с. @ 5600
Максимальный крутящий момент (Нм при об/мин)	512 @ 4100
Максимальные обороты двигателя (об/мин)	5850
Ёмкость картера двигателя (л)	7.6 (с фильтром) / 7.1 (без фильтра)
Ёмкость системы охлаждения (л)	14,78
Трансмиссия
Тип трансмиссии	10-ступенчатая автоматическая, гидромеханическая
Передаточные числа
I	4,696
II	2,985
III	2,156
IV	1,779
V	1,526
VI	1,278
VII	1,000
VIII	0,854
IX	0,689
X	0,636
Задний ход	4,866
Передаточное число главной передачи	3,23
Шасси
Привод	Полный
Ход рулевой колонки, обороты	2,907 оборота от упора до упора
Радиус разворота (м)	12,1
Тормоза
Диаметр передних тормозных дисков (мм)	343
Диаметр задних тормозных дисков (мм)	345
Тормозная система	Гидравлическая 2-х контурная тормозная система с электро-гидроусилителем; тормозные механизмы передней и задней оси с дисковые вентилируемые
Дополнительные функции тормозной системы (основные)	ABS; Traction Control – противобуксовочная система; StabiliTrak  – система стабилизации курсовой устойчивости
Масса и гарариты
Габаритные размеры
Длина (мм)	5351
Ширина (мм)	2058
Высота (мм)	1924
Колесная база (мм)	3071
Колея передних / задних колес (мм)	1741…1746 / 1734…1741
Масса ТС (кг)
Масса без нагрузки (кг), включая водителя	2717 – 2776
Максимально допустимая масса (кг)	3402
Максимально допустимая нагрузка на ось передняя/задняя (кг)	1633 / 1950
Допустимая масса буксируемого прицепа	750
с тормозной системой (кг)	3000 (7 мест.) / 2300 (8 мест.)
Дорожный просвет (мм)	216
Угол переднего свеса, (град)	22,7
Угол заднего свеса, (град)	19,5
Внутренние размеры
Высота багажного отделения	927
Ширина багажного отделения	1255
Объем багажного отделения, л:
при сложенных сиденьях 2-го и 3-го ряда	3481
при сложенных сиденьях 3-го ряда	2056
при поднятых сидениях 3-го ряда	722
Глубина багажного отделения, мм:
при сложенных сиденьях 2-го и 3-го ряда	2295
при сложенных сиденьях 3-го ряда	1452
при поднятых сидениях 3-го ряда	645
Для 1го ряда сидений:
Высота потолка, мм	1074 / 1026 (при наличии люка)
Ширина салона на уровне бедер, мм	1562
Пространство для ног, мм	1130
Ширина салона на уровне плеч, мм	1677
Для 2го ряда сидений:
Высота потолка, мм	988 / 952 (при наличии люка)
Ширина салона на уровне бедер, мм	1557
Пространство для ног, мм	1067
Ширина салона на уровне плеч, мм	1645
Для 3го ряда сидений:
Высота потолка, мм	970
Ширина салона на уровне бедер, мм	1255
Пространство для ног, мм	886
Ширина салона на уровне плеч, мм	1592
Объем топливного бака, л:	91
Динамические характеристики
Максимальная скорость (км/ч)	180
Разгон 0 — 100 км/ч (сек):	8,0
Расход топлива# (л/100 км):	17,9
городской:
трасса:	9,6
смешанный:	12,6
Экологический класс:	Пятый (Евро 5)

Что такое объем двигателя

Как известно, автомобили бывают разными. Речь идет не только о различных производителей, но и о технических характеристиках моделей. Одним из основных параметров, на который сразу же обращают внимание те, кто хотя бы немного разбирается в технике, является объем двигателя автомашины. В одних моделей он едва достигает одного литра, в других — превышает три или даже пять литров — это если рассматривать только легковые модели. Проверив, как обстоят дела с этим показателем у грузовиков, легко можно убедиться, что в них объемы двигателей еще больше! Что же такое объем двигателя и на что он влияет?

 Как работает автомобильный двигатель?

Для начала, чтобы было понятнее, о чем пойдет речь, давайте рассмотрим, как происходит рабочий процесс в автомобильном двигателе, и за счет чего машина может двигаться.

Представьте себе замкнутую камеру, в которой одна стенка является подвижным поршнем. Туда через специальный патрубок поместили смесь топлива (бензина) и воздуха, а затем подожгли ее с помощью специального устройства — свечи зажигания. Смесь мгновенно вспыхивает и сгорает, по сути — взрывается. Раскаленный газ, образовавшийся в результате сгорания, толкает поршень.

С обратной стороны поршень прикреплен к коленчатого вала, через который сила толчка передается на колесную ось, приводит автомобиль в движение. Чем больше сгорит топлива, тем сильнее будет толчок.

Соответственно, большая камера сгорания обеспечит большую мощность двигателя, чем маленькая. Это, конечно, очень упрощенное объяснение, на практике на мощность влияет множество факторов.

Что такое объем двигателя?

 

 Камера, где сгорает топливо-воздушная смесь, то есть называется цилиндром двигателя. В современных автомобильных двигателях этих цилиндров (камер цилиндрической формы) обычно несколько — четыре, шесть, восемь или даже двенадцать.
 

Объем двигателя определяется как суммарный объем всех цилиндров, или как объем одного цилиндра, умноженный на их количество. Объем одного цилиндра определяется в момент, когда поршень опущен до упора, в самую нижнюю точку. Объем двигателя может быть выражен в кубических сантиметрах или в литрах (литраж автомобиля).

Как классифицируются авто по объему камеры сгорания?

    Автомобильные производители в наше время предлагают сотни моделей, различающихся по объему двигателя.
Для того, чтобы потребителю было легче ориентироваться в этом разнообразии, была принята следующая классификация, условно разделяет все автомашины легкового класса на четыре основные группы:

• с объемом двигателя до 1,1 литра — микролитражные авто;

• с объемом двигателя от 1,2 литра до 1,7 литра — малолитражные авто;

• с объемом двигателя от 1,8 л до 3,3 литра — середньолитражни авто;

• с объемом двигателя более 3,5 литра — крупнолитражные авто.

Кроме того, существует корреляция между объемом двигателя и классом автомобиля.

• Класс B оснащается двигателями с объемом 1,0 — 1,6 литра;

• Класс C оснащается двигателями 1,4 — 2,0 литра;

• Класс D оснащается двигателями объемом 1,6 — 2,5 литра;

• Класс Е оснащается двигателями объемом более 2,0 литра.

    Поскольку от объема двигателя напрямую зависит его потребления топлива, планируя покупку машины, необходимо заранее решить, авто какого класса и которого литража будет наиболее подходящим.

Как правило, для поездок по городским улицам выбирают экономические микро и малолитражные машины. Если же в планах будущего владельца присутствуют протяженные поездки и даже дальние путешествия, лучше обратить внимание на авто с двигателями среднего и большого объема.

 

Особенности эксплуатации крупнолитражных автомобилей

  По сравнению с двигателями малого литража крупнолитражные моторы отличаются большей мягкостью работы и менее заметным износом, так как им гораздо реже приходится работать на пределе мощности. Максимум возможностей двигатель с большой камерой сгорания выдает только в том случае, когда участвует в гонках, то есть в спортивных соревнованиях.

При езде в нормальном режиме у двигателя хранится запас мощности, поэтому он не работает на износ. Потребление топлива, конечно, остается выше, чем в малолитражных двигателей, однако его можно снизить, правильно отрегулировав коробку передач.

Мощный двигатель, который редко эксплуатируется в жестком режиме, способен «накрутить» до миллиона километров пробега без необходимости капитального ремонта. Поэтому расходы, понесенные при покупке мощного крупнолитражные авто, окупаются впоследствии длительной эксплуатацией машины.

Полезная информация | Лексус — Измайлово

Полезная информация | Лексус — Измайлово

Закрыть

Назад

ЗАКРЫТЬ

• С пробегом

• Финансовые услуги

• КОРПОРАТИВНЫМ КЛИЕНТАМ

Next steps

Калькулятор для расчета рабочего объема цилиндров двигателя автомобиля

Рабочий объем цилиндра представляет собой объем находящийся между крайними позициями движения поршня.

Формула расчета цилиндра известна еще со школьной программы – объем равен произведению площади основания на высоту. И для того чтобы вычислить объем двигателя автомобиля либо мотоцикла также нужно воспользоваться этими множителями. Рабочий объём любого цилиндра двигателя рассчитывается так:

где,

h — длина хода поршня мм в цилиндре от ВМТ до НМТ (Верхняя и Нижняя мёртвая точка)

r — радиус поршня мм

п — 3,14 не именное число.

Как узнать объем двигателя

Для расчета рабочего объема двигателя вам будет нужно посчитать объем одного цилиндра и затем умножить на их количество у ДВС. И того получается:

Vдвиг = число Пи умноженное на квадрат радиуса (диаметр поршня) умноженное на высоту хода и умноженное на кол-во цилиндров.

Поскольку, как правило, параметры поршня везде указываются в миллиметрах, а объем двигателя измеряется в см. куб., то для перевода единиц измерения, результат придется разделить еще на 1000.

Заметьте, что полный объем и рабочий, отличаются, так как поршень имеет выпуклости и выточки под клапана и в него также входить объем камеры сгорания. Поэтому не стоит путать эти два понятия. И чтобы рассчитать реальный (полный) объем цилиндра, нужно суммировать объем камеры и рабочий объем.

Определить объем двигателя можно обычным калькулятором, зная параметры цилиндра и поршня, но посчитать рабочий объем в см³ нашим, в режиме онлайн, будет намного проще и быстрее, тем более, если вам расчеты нужны, дабы узнать мощность двигателя, поскольку эти показатели напрямую зависят друг от друга.

Объем двигателя внутреннего сгорания очень часто также могут называть литражом, поскольку измеряется как в кубических сантиметрах (более точное значение), так и литрах (округленное), 1000 см³ равняется 1 л.

Расчет объема ДВС калькулятором

Чтобы посчитать объем интересующего вас двигателя нужно внести 3 цифры в соответствующие поля, — результат появится автоматически. Все три значения можно посмотреть в паспортных данных автомобиля или тех. характеристиках конкретной детали либо же определить, какой объем поршневой поможет штангенциркуль.

Таким образом, если к примеру у вас получилось что объем равен 1598 см³, то в литрах он будет обозначен как 1,6 л, а если вышло число 2429 см³, то 2,4 литра.

Длинноходный и короткоходный поршень

Также замете, что при одинаковом количестве цилиндров и рабочем объеме двигателя могут иметь разный диаметр цилиндров, ход поршней и мощность таких моторов так же будет разной. Движок с короткоходными поршнями очень прожорлив и имеет малый КПД, но достигает большой мощности на высоких оборотах. А длинноходные стоят там, где нужна тяга и экономичность.

Следовательно, на вопрос «как узнать объем двигателя по лошадиным силам» можно дать твердый ответ – никак. Ведь лошадиные силы хоть и имеют связь с объемом двигателя, но вычислить его по ним не получится, поскольку формула их взаимоотношения еще включает много разных показателей. Так что определить кубические сантиметры двигателя можно исключительно по параметрам поршневой.

Зачем нужно проверять объем двигателя

Чаще всего узнают объем двигателя когда хотят увеличить степень сжатия, то есть если хотят расточить цилиндры с целью тюнинга. Поскольку чем больше степень сжатия, тем больше будет давление на поршень при сгорании смеси, а следовательно, двигатель будет более мощным. Технология изменения объема в большую сторону, дабы нарастить степень сжатия, очень выгодна — ведь порция топливной смеси такая же, а полезной работы больше. Но всему есть свой предел и чрезмерное её увеличение грозит самовоспламенением, вследствие чего происходит детонация, которая не только уменьшает мощность, но и грозит разрушением мотора.

Часто задаваемые вопросы

• В чем измеряется объем двигателя?

  Объем двигателя измеряется в кубических сантиметрах (см3), но в документации часто пишется именно в литрах (л.). 1000 кубических сантиметров равны 1 литру. Единица самого точного измерения объема именно куб сантиметры, поскольку, когда объем двигателя автомобиля указывается в литрах, то производится округление до целого числа после запятой. Например, объем 2,4 л. равны 2429 см3.

• Какая формула рабочего объем цилиндра двигателя?

  Рабочий объем цилиндра двигателя равен произведению числа Пи (3.1415) на квадрат радиуса основания и на высоту хода в нем поршня. Сама формула объема цилиндра ДВС в куб. сантиметрах выглядит так: Vраб = π⋅r²⋅h/1000

• Как измерить объем двигателя автомобиля?

  Объем двигателя – это сумма рабочих объемов всех его цилиндров, соответственно, необходимо сначала узнать какой объем одного цилиндра, а затем умножить на их количество. Объем цилиндра вычисляют, умножив высоту на квадрат радиуса и число «Пи». Но, чтобы измерить именно рабочий объем цилиндра в двигателе, за высоту нужно брать длину хода поршня от НМТ до ВМТ, а радиус можно померить также линейкой, узнав сначала диаметр цилиндра. Такой метод измерения возможен только при снятой головке либо заведомо известных параметрах.

• Объем двигателя 1.8 л. в см3

  При конверсии метрической единица объема равной 1,8 литра, то в куб. см это будет 1800 см³, но если это касается именно объема двигателя, то он может варьироваться так как производитель, указывая объем 1.8, округляет значение от того что измеряется в см3. То есть это может быть, как 1799, так и 1761, и даже 1834. Следовательно, какой объем двигателя 1.8 в см³, можно узнать лишь из технической характеристики конкретного автомобиля.

В первом полугодии объем экспорта самоходных машин «Ростсельмаша» увеличился почти на 12%

В первом полугодии объем экспорта самоходных машин «Ростсельмаша» увеличился почти на 12% ENG

Если Вы хотите открыть английскую версию официального портала Правительства Ростовской области, пожалуйста, подтвердите, что Вы являетесь реальным человеком, а не роботом. Спасибо.

If you want to open the English version of the official portal Of the government of the Rostov region, please confirm that you are a human and not a robot. Thanks.

Сайты органов власти Главная Новости В первом полугодии объем экспорта самоходных машин «Ростсельмаша» увеличился почти на 12%

Дата публикации: 27 июл. 2021 10:16

Директор департамента региональной промышленной политики и проектного управления минпромторга России Виталий Хоценко, совместно с министром промышленности и энергетики Ростовской области Андреем Савельевым в рамках рабочего визита посетили два важнейших донских предприятия – «Роствертол» и «Ростсельмаш».

В первом полугодии объем экспорта самоходных машин предприятия «Ростсельмаша» увеличился почти на 12% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

 — В последнее время в географию поставок компании добавлены еще три страны: Франция, Эфиопия и Египет. В Эфиопию поставлена крупная партия зерноуборочных комбайнов NOVA. Во Францию – партия подсолнечных жаток SUN STREAM. В Египет – партия зерноуборочных комбайнов ACROS 585, — рассказал глава регионального минпромэнерго.

— «Ростсельмаш» активно развивает экспорт. В 2020 году по самоходным агромашинам он вырос на 28% в штуках, в деньгах – почти на 40%. По комбайнам рост составил 22%, по тракторам – 106%. Мы поставляем продукцию в более чем 40 стран мира. Для компании интересны все рынки, где имеется спрос на крупную сельскохозяйственную технику. В 2021 году мы отправляем первую партию техники в Австралию, — рассказал генеральный директор «Ростсельмаша» Валерий Мальцев.

Он также сообщил о том, что компания начинает развивать направление дорожно-строительной техники. Реализация данного направления будет вестись на площадях тракторного завода, строительство которого уже начато и будет завершено к концу 2022 года.

 Как отметил Виталий Хоценко, Министерство промышленности и торговли Российской Федерации готово и в дальнейшем оказывать необходимую поддержку в развитии донского предприятия.

Также делегация посетила «Роствертол». На протяжении более чем 60 лет завод выпускает авиационную технику, в том числе и вертолёты марки «Ми». В 2021-2022 годах предприятие планирует поставить в Африку шесть вертолетов.

Во время визита стороны обсудили планы донских компаний оборонно-промышленного комплекса Ростовской области увеличить экспортную составляющую в общем объеме производства.

Размещено: 27 июл. 2021 10:16

Поиск по разделу производится только по той форме слова, которая задана, без учета изменения окончания.

Например, если задан поиск по словам Ростовская область, то поиск будет производиться именно по этой фразе, и страницы, где встречается фраза Ростовской области, в результаты поиска не попадут.

Если ввести в поиск запрос Ростов, то в результаты поиска будут попадать тексты, в которых будут слова, начинающиеся с Ростов, например: Ростовская, Ростовской, Ростов.

Лучше задавать ОДНО ключевое слово для поиска и БЕЗ окончания

Для более точного поиска воспользуйтесь поисковой системой сайта

Модельный ряд Jaguar

НОВЫЙ JAGUAR F‑PACE

Роскошный и практичный кроссовер.

ТРАНСМИССИЯ	Полный привод
ДВИГАТЕЛИ	Дизельные/Бензиновые
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	5
ВЫБРОСЫ CO2 г/км	От Н.Д.*
РАСХОД ТОПЛИВА НА Л/100км (СМЕШАННЫЙ)	От Н.Д.*

НОВЫЙ JAGUAR E‑PACE

Компактный полноприводный кроссовер Jaguar с динамикой спорткара.

ТРАНСМИССИЯ	Полный привод
ДВИГАТЕЛИ	Дизельные/Бензиновые
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	5
ВЫБРОСЫ CO2 г/км	ОТ Н.Д.*
РАСХОД ТОПЛИВА НА Л/100км (СМЕШАННЫЙ)	ОТ Н.Д.*

JAGUAR I‑PACE

Представляем первый полностью электрический кроссовер Jaguar.

ТРАНСМИССИЯ	Полный привод (AWD)
ДВИГАТЕЛИ	Электрический
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	5
ДАЛЬНОСТЬ ПОЕЗДКИ	до 470 км
ЗАРЯДКА	I-PACE оснащен 3-фазным интегрированным зарядным устройством переменного тока на 11 кВт. Оно позволяет за ночь полностью зарядить батарею, восполняя запас хода до 53 км за каждый час зарядки.

НОВЫЙ JAGUAR F‑TYPE КУПЕ

Подлинный образец спортивного автомобиля Jaguar.

ТРАНСМИССИЯ	Задний привод/Полный привод
ДВИГАТЕЛИ	Бензиновые
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	2
ВЫБРОСЫ CO2 г/км	от 163
РАСХОД ТОПЛИВА НА Л/100км (СМЕШАННЫЙ)	от 7,2

НОВЫЙ JAGUAR F‑TYPE КАБРИОЛЕТ

Подлинный образец спортивного автомобиля Jaguar.

ТРАНСМИССИЯ	Задний привод/Полный привод
ДВИГАТЕЛИ	Бензиновые
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	2
ВЫБРОСЫ CO2, г/км	от 163
РАСХОД ТОПЛИВА НА Л/100км (СМЕШАННЫЙ)	от 7,2

НОВЫЙ JAGUAR XF

Элегантный дизайн и современные технологии.

ТРАНСМИССИЯ	Задний привод/Полный привод
ДВИГАТЕЛИ	Дизельные/Бензиновые
КОЛИЧЕСТВО МЕСТ	5
ВЫБРОСЫ CO2 г/км	От Н.Д.†
РАСХОД ТОПЛИВА НА Л/100км0 (СМЕШАННЫЙ)	От Н.Д.†

Мягкая машина * — Том второй | Релизы

	Кат. №		Художник	Название (формат)	Этикетка	Кат. №	Страна	Год
	SPB 1002, 1E 062 ◦		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом)			Продать эту версию
	921019, 0921019, 0921019		Мягкая машина	Том 2 (LP, альбом)			Продать эту версию
	921019, 0921019, 0921019		Мягкая машина *	Том 2 (LP, альбом)			Продать эту версию
	CPLP 4505, CPLP 4505 S, CPLP-4505-S		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	CPLP 4505, CPLP 4505 S		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	CPLP 4505, CPLP 4505 S, CPLP-4505-S		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	CPLP 4505, CPLP 4505 S, CPLP-4505-S		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	CPLP 4505, CPLP 4505 S		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	SPB 1002, 1E 062 ○		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, значок)			Продать эту версию
	SPB 1002, 1E 062 ○		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, значок)			Продать эту версию
	CPLP 4505		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	SR 348		ソ フ ト ・ マ シ ー ン *	ソ フ ト ・ マ シ ー ン Vol.２ (LP)			Продать эту версию
	921 019		Мягкая машина	Том 2 (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	3C 244 50186		Мягкая машина *	Мягкая машина 2 (Касс, Альбом, RE)			Продать эту версию
	28601 XAT		Мягкая машина *	Том второй (LP, Альбом, RE, Ари)			Продать эту версию
	28601 XAT		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE, Eur)			Продать эту версию
	РБ 159		Мягкая машина *	Vol.2 (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	ORK 78663		Мягкая машина *	Vol.2 (Касс, Альбом)			Продать эту версию
	WIKC 58		Мягкая машина *	Том второй (Касс)			Продать эту версию
	WIKA 58		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	вода 196, B0008536-02		Мягкая машина *	Том второй (CD, альбом, RE)			Продать эту версию
	нет		Мягкая машина *	Том второй (17xФайл, MP3, Альбом, RE, VBR)
	532 050-6		Мягкая машина *	Том второй (CD, Альбом, RE, RM)			Продать эту версию
	532 050-6		Мягкая машина *	Том второй (CD, Альбом, RE, RM, Неофициальный)			Продать эту версию
	TPT 234		Мягкая машина	Том второй (LP, альбом, Gat)			Продать эту версию
	LP 5342		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	SC 6306		Мягкая машина *	Том второй (CD, Альбом, RE, RM)			Продать эту версию
	LP 5342		Мягкая машина *	Том второй (LP, Альбом, RE, Cle)			Продать эту версию
	MCAD-22065		Мягкая машина *	Том второй (CD, альбом, RE)			Продать эту версию
	MCAD-22065, MCAD 22065		Мягкая машина *	Том второй (CD, альбом, RE)			Продать эту версию
	MCAD-22065		Мягкая машина *	Том второй (CD, альбом, RE)			Продать эту версию
	532 050-6		Мягкая машина *	Том второй (CD, Альбом, RE, RM, Сын)			Продать эту версию
	ABCL 5004		Мягкая машина	Том второй (LP)			Продать эту версию
	ORL 8663		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	CPLP 4505		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	ORL 8663		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию
	CPLP 4505-S, CPLP 4505		Мягкая машина *	Том второй (LP, альбом, RE)			Продать эту версию

Из машины: Том 1 | Кеннет Киршнер и Джозеф Бранчифорте

Bandcamp Best of Contemporary Classical, июнь 2021 г.

Первый том в рамках продолжающегося сотрудничества композиторов Кеннета Киршнера и Джозефа Бранчифорте, From the Machine исследует применение программных композиционных методов, включая алгоритмические процессы, генеративные системы и неопределенность, для создания новой музыки для акустических инструментов.При участии участников Flux Quartet и International Contemporary Ensemble.

Хотя цифровые подходы к созданию музыки наиболее тесно связаны с использованием электронно генерируемого (или модифицированного) звука, компьютерная композиция открывает огромное пространство возможностей помимо тембра, в фундаментальных вопросах базовой музыкальной структуры. Киршнер и Бранчифорте намеревались изучить некоторые из этих возможностей, адаптируя методы электронной композиции, включая алгоритмические процессы, генеративные системы и неопределенность, к созданию новой музыки для акустических инструментов.

Из машины: Vol. 1 документированы две пьесы, составленные с использованием компьютерных технологий, переведенные в традиционную нотную запись и исполненные акустическими ансамблями: 20 апреля 2015 года Кеннета Киршнера для фортепиано и двух виолончелей и 0123 Джозефа Бранчифорте для квартета низких струн.

Киршнер «20 апреля 2015» начал свою жизнь как полностью электронная композиция, созданная путем цифровой обработки фрагментарных фортепианных и струнных записей. Используя цифровые методы, такие как растяжение во времени, зацикливание и рекомбинация, Киршнер преобразовал небольшой объем аудиоисточника в композицию, богатую жестами и сложную по форме.В 2017 году Джозеф Бранчифорте тщательно отредактировал произведение, получив в результате нотную партитуру для небольшого камерного ансамбля. Хотя цифровая область часто ассоциируется с ритмическим соответствием фиксированной сетки, композиционный процесс Киршнера разворачивался в свободном, полностью неметрическом пространстве. Таким образом, основной проблемой при адаптации 20 апреля 2015 года для исполнения была потребность в метрической структуре, которая точно отражала бы возникающие ритмы электронной композиции, оставаясь при этом понятной для исполнителей.

Записанная пианисткой Джейд Конли и виолончелистами Мариэль Робертс и Миган Берк, акустическая адаптация от 20 апреля 2015 года привносит новый уровень нюансов и обостренное ощущение драматизма в пьесу, изначально написанную без учета человеческого исполнителя, при сохранении звучания. расширенное чувство ритмической, гармонической и структурной возможности, которое Киршнер обнаружил в цифровой сфере.

Джозеф Бранчифорте 0123 — это генеративная работа, посвященная систематическому исследованию единственной четырех нотной ячейки высоты тона — {0123}, простого хроматического кластера — и эффектов ее преобразования посредством музыкального голосового сопровождения.Составленный полностью в среде программирования Max / MSP, лежащий в основе алгоритм выводит полный гармонический словарь {0123}, который можно воспроизводить на данном наборе инструментов — в данном случае это струнный квартет, состоящий из контрабаса, виолончели, альта и скрипки. — и определяет правила для организации и просмотра результирующего набора данных. Начиная с минимально возможного голоса ансамбля, пьеса поднимается по тщательно выстроенной голосовой спирали с неумолимой логикой, охватывая одну октаву диапазона контрабаса на протяжении своей почти 20-минутной продолжительности и образуя замкнутый музыкальный цикл.Композиционные параметры, такие как ритм, темп и динамика, контролируются одним и тем же базовым набором данных. Результатом является строго процедурная работа, которая в конечном итоге задействует компьютерные алгоритмы, которые служат посредником между областью чистой математической возможности и ее реализацией в музыкальном пространстве и времени.

0123 был записан выдающимся ансамблем, состоящим из скрипача Тома Чиу (Flux Quartet), альтистки Венди Ричман (International Contemporary Ensemble), виолончелиста Кристофера Гросса (Talea Ensemble) и контрабасиста Грега Чудзика (Talea Ensemble).

Начало текущих экспериментов Киршнера и Бранчифорте с цифровой камерной композицией, From the Machine: Vol. 1 также представляет собой отправную точку для лейбла greyfade в целом, который стремится стать жизненно важным форпостом для алгоритмической и основанной на процессах музыки в ближайшие годы. Какие бы новаторские результаты ни ожидали впереди, первый релиз Киршнера и Бранчифорте представляет собой модель музыки, которая одновременно тщательно сконструирована, тщательно реализована и глубоко индивидуальна.

Amazon.com: REACHER R2 + White Noise Machine с 31 сгруппированными успокаивающими звуками, регулируемая громкость, таймер сна, функция памяти для младенцев, детей, взрослых, конфиденциальность в офисе, шумоподавление: Здоровье и дом

Мне нужна была новая машина. Кнопка громкости на моем старом была полна статики, и я знал, что она скоро перестанет работать. Я выбрал этот, потому что он был по разумной цене и имел больше вариантов шума, чем мой последний. Хорошо. Не фантастично. На нем звучит куча барахла, которым я никогда не воспользуюсь.

Кнопками управления нельзя управлять после наступления темноты. Я держу его рядом с кроватью, и днем ​​мне приходится заходить в спальню и выбирать то, что я хочу послушать ночью. Если я передумаю, когда окажусь в постели, как прошлой ночью, очень плохо. Если вы не встанете и не включите свет, изменить этот звук невозможно. И, как только моя кошка ложится со мной в постель, движения запрещены. Громкость неудобная, так как она регулируется только нажатием кнопок, так что у меня проблемы.Он либо слишком громкий, либо недостаточно громкий.

Я не делюсь этим с мужем. Я сказал ему, что если он хочет машину, я могу ему ее купить. Он предпочитает не иметь своего собственного и ожидает, что я сделаю его достаточно громко, чтобы он услышал на своей стороне. Поскольку он плохо слышит на одно ухо, это не вариант. Я поднимаю этот вопрос только для того, чтобы упомянуть об отсутствии регулятора громкости на этом. Мой муж слышит это ночью. Это означает, что он слишком громкий для меня, потому что он сидит рядом со мной.Вчера вечером я пытался выключить его, но едва слышал. Отсутствие регулятора громкости расстраивает, а невозможность менять звуки, когда я ложусь в постель, еще хуже.

Слишком много вариантов фанатов, несколько детских кроваток и только обычные обычные звуки. Я еще не нашел океанских волн ни на одной машине, которая бы хорошо звучала. То же самое и с предполагаемым журчанием ручья, который больше похож на оставленный кухонный кран. Лично я предпочитаю сверчков, и это все равно что оставлять окна в спальне открытыми круглый год из-за редких гроз.Я любитель природы!

При всем при этом динамика на этом потрясающего качества. Звуки на нем имеют приятный базовый тон и звучат не так жестко, как мой оригинальный. Люди говорят о зацикливании, но меня это не беспокоит. Все повторяется. В этом-то и дело. Постоянный успокаивающий звук — это то, что я ищу. Я люблю шуметь, когда сплю, и радио выключено, а тот чувак, который спит рядом со мной, не хочет слушать музыку всю ночь, а телевизор будит меня, когда срабатывает таймер сна.Когда я просыпаюсь, все. Я больше не засыпаю. Эти машины помогают мне и моему разуму сохранять спокойствие, когда я просыпаюсь очень рано. Как человеку, который спит всего 5 часов в сутки, мне нужна вся помощь, чтобы хотя бы лежать в постели и отдыхать как можно дольше.

Создание тома на виртуальной машине

Создание тома на виртуальной машине

Создайте том, чтобы присоединить новый пустой том к виртуальной машине (ВМ). (Вы также можете присоединить существующий неподключенный том, как описано в разделе Присоединение тома к виртуальной машине.)

Предварительное условие : Перед созданием тома для виртуальной машины необходимо выключить виртуальную машину.

Для создания нового тома на виртуальной машине

1. Откройте страницу виртуальных машин (см. Страницу виртуальных машин).
2. Выберите виртуальную машину и нажмите «Завершение работы».
3. Когда виртуальная машина остановлена, нажмите «Конфигурация», чтобы отобразить мастер повторной подготовки виртуальной машины.
4. Нажимайте «Далее» на каждой странице мастера, пока не отобразится страница «Тома».(Если применимо, см. Раздел «Повторное выделение ресурсов виртуальной машины», чтобы настроить дополнительные ресурсы виртуальной машины.)
5. На странице Тома щелкните Добавить новый том. (Если кнопка не отображается, прокрутите страницу мастера до конца.)
6. В разделе «Для создания» выполните следующие действия:
   1. Введите имя тома, которое будет отображаться в консоли everRun Availability Console.

   2. Введите размер контейнера и размер создаваемого тома в гигабайтах (ГБ).Размер контейнера — это общий размер тома, включая дополнительное пространство для хранения снимков. Размер тома — это часть контейнера, доступная для гостевой операционной системы. Дополнительные сведения о выделении хранилища см. В разделах «Определение размера контейнеров томов» и «Планирование хранилища виртуальных машин».

   3. Выберите формат образа диска:

   4. Выберите группу хранения, в которой нужно создать том, и, если применимо, выберите размер сектора.

      Убедитесь, что вы выбрали группу хранения, которая поддерживает размер сектора тома, который вы хотите создать (см. Планирование хранилища виртуальной машины).Обратите внимание, что загрузочный том должен иметь размер сектора 512 Б. Вы можете выбрать размер сектора, 4 КБ или 512 Б, только для дисков с данными.

7. Нажимайте «Далее» на каждой странице мастера, пока не отобразится страница «Сводная информация о конфигурации». Проверьте изменения конфигурации.
8. Нажмите Готово, чтобы создать том.
9. Запустите виртуальную машину и подготовьте том для использования в гостевой операционной системе Windows или Linux, как описано в:

Связанные темы

Отсоединение тома от виртуальной машины

Удаление тома из виртуальной машины

Управление ресурсами виртуальных машин

Планирование ресурсов виртуальной машины

Управление виртуальными машинами

Frontiers | Прогнозирование объема с помощью нейронных сетей

1.Введение

В последние годы глубокое обучение стало предметом растущего числа исследований во многих дисциплинах, включая приложения в финансах (Dixon et al., 2017). Несмотря на его популярность, было проведено лишь несколько исследований по использованию методов глубокого обучения для прогнозирования объемов (Árpád Szűcs, 2017).

В результате роста приложений глубокого обучения стали популярными нейронные сети и, в частности, сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Сети LSTM, в частности, продемонстрировали успех в обработке естественного языка, а также в предсказании следующего элемента в последовательности или даже всей последовательности.Эта способность также может быть применена для прогнозирования финансовых тенденций, включая изменение объема торгов акциями — предмет, имеющий большое значение, поскольку его можно применять для помощи в решении широкого круга финансовых проблем. Например, алгоритмический трейдер может использовать прогноз объема торгов для определения размера позиции по определенной ценной бумаге. Предсказание изменения объема торгов также имеет приложения для управления рисками. Например, трейдер может решить ограничить внутридневную подверженность риску, например.g., подверженность рискам в течение торгового дня в соответствии с изменениями объема торгов. Эта область исследований также может найти применение в регулирующих учреждениях. Модель, которая может предсказать изменение объема торгов, может быть полезна для распознавания нерегулярной активности, такой как резкое увеличение объема, когда можно было бы ожидать снижения.

Несмотря на важность, на данный момент опубликовано лишь ограниченное количество статей по этой теме (Árpád Szűcs, 2017). Таким образом, прогнозирование объема торгов, и в частности, изменение объема торгов в течение дня, все еще остается открытой темой с очень ограниченными исследованиями.Эта нехватка еще более очевидна, если сосредоточиться на использовании методов глубокого обучения и, в частности, LSTM в прогнозировании, а также при сочетании LSTM с другими алгоритмами для создания гибридных моделей.

В этой статье мы использовали возможности LSTM для прогнозирования изменения объема торгов S&P 500 ETF (NYSE: SPY) в течение торгового дня. Мы реализовали LSTM как самостоятельную, так и гибридную модель, в которой мы объединили LSTM с другими алгоритмами. Наши результаты показывают, что LSTM способствует более точному прогнозированию изменения объема.

Мы также использовали метод, называемый регрессией опорных векторов (SVR), тип машины опорных векторов (SVM), впервые представленный в 1995 году Кортесом и Вапником (1995) и более подробно изученный в Smola and Schölkopf (2004). SVR работает аналогично SVM, генерируя прогнозы путем нахождения гиперплоскости, которая затем используется для регрессии. Как объясняется ниже, мы использовали SVR в сочетании с другими алгоритмами для создания нескольких гибридных моделей. Наша цель состояла в том, чтобы сравнить эффективность различных подходов и определить, дает ли объединение таких разных подходов какое-либо улучшение по сравнению с использованием этих же моделей по отдельности.

2. Обзор литературы

По сравнению с ценой, о которой было написано много, только небольшое количество статей было опубликовано о прогнозировании объема (Árpád Szűcs, 2017). Тем не менее, прогнозирование и, как правило, лучшее понимание объема остается важным, потому что объем торгов влияет на многих участников рынка и трейдеров. Кроме того, известно, что цена и объем имеют положительную корреляцию — феномен, который подробно изучался, особенно в 1980-х годах Карпоффом (1987).Эти работы были сосредоточены на поиске долгосрочной корреляции между квадратом объема и дельты цены, определяемой как квадрат изменения цены.

Исследования показывают, что на изменение объема внутридневной торговли может влиять множество факторов, включая модели открытия, закрытия, аукционов, выпуски новостей и микроструктуры рынка, а также множество других факторов (Kissell, 2014). С другой стороны, объем также может использоваться для прогнозирования волатильности рынка, как показано Флемингом и др.(2008), Вагнер и Марш (2004) и Ламурё и Ластрапс (1990). Таким образом, прогнозирование объемов — сложная задача. В этой статье делается попытка изучить полезность LSTM для прогнозирования изменения общего объема внутридневной торговли, а также сравнить производительность LSTM в сочетании с другими моделями.

Несколько недавних примеров попыток предсказать поведение объема включают Alvim et al. (2010) и Chen et al. (2016). В Alvim et al. (2010) авторы пытались предсказать объем с помощью метода частичных наименьших квадратов (PLS) и регрессии опорных векторов (SVR).Оба метода превзошли эталонный тест, подход, основанный на объеме торгов за предыдущие временные интервалы.

Вторая статья (Chen et al., 2016), где авторы использовали подход фильтра Калмана для прогнозирования внутридневного объема и средневзвешенной цены по объему (VWAP), которая рассчитывается путем суммирования внутридневного количества акций, умноженного на их цена и деленная на дневное общее количество акций. Авторы ввели максимизацию математического ожидания в закрытой форме, чтобы откалибровать свою модель.Этот подход к прогнозированию превзошел их два эталона: (1) скользящее среднее (MA) и (2) компонентную модель мультипликативной ошибки.

Хотя можно найти некоторые ограниченные работы по прогнозированию фактического объема и VWAP (средневзвешенная цена по объему), статьи, которые пытаются предсказать изменение объема, встречаются крайне редко. Одна заслуживающая внимания статья (Подобник и др., 2009), в которой авторам удалось найти взаимную корреляцию между изменением объема торгов, рассчитанным как логарифм дневной разницы в объеме, и ценой.

Кроме этого исследования, насколько нам известно, не было опубликовано никаких других работ по изучению изменения объема. Это удивительно, потому что изменение объема может быть чрезвычайно полезным для маркет-мейкеров при принятии решений, особенно при работе с внутридневными интервалами. Например, определенные алгоритмические торговые стратегии могут быть успешными только тогда, когда ожидается, что торговая активность увеличится в следующие несколько минут. Для таких стратегий долгосрочные прогнозы объемов бесполезны.В нашем исследовании эта проблема решается путем сравнения нескольких алгоритмов обучения, которые сосредоточены на прогнозировании следующего изменения объема метки времени на основе торговой информации из относительно короткого окна недавней активности.

Глубокое обучение начало получать признание в 1980-х годах, но недавно стало популярным из-за увеличения мощности параллельных вычислений и доступности огромных объемов данных. Это привело к разработке многих типов нейронных сетей, каждая из которых была ориентирована на решение разных задач.Одна из них, рекуррентные нейронные сети (RNN), были предназначены для обучения на последовательных данных x ¹ , x ² … x ⁿ (Goldberg, 2017).

Следующие формулы объясняют структуру сети RNN, показывая, что происходит на каждом уровне:

R (si-1, xi) = f (si-1U + xiW) si = R (si-1, xi) yi = O (si) (1)

Каждый уровень производит два вывода: s _i , который представляет собой информацию, передаваемую по сети, и y _i , который является необязательным.Мы можем выбрать другую структуру, которая дает только один вывод на последнем уровне. Вектор s _i служит сетевой памятью, которая помогает сети отслеживать предыдущие входные данные при создании выходных данных. Функция f является нелинейной функцией, такой как tanh , которая применяется поэлементно. W и U — это весовые матрицы, которые изучаются с использованием обратного распространения.

Совсем недавно мы стали свидетелями роста сетей с долговременной памятью (LSTM), которые были введены для устранения основного недостатка в способности RNN работать с долговременной памятью.Сети LSTM способны справиться с проблемой исчезающего / взрывающегося градиента, которую впервые представили Bengio et al. (1994) и дополнительно исследованы в Pascanu et al. (2013). В Hochreiter и Schmidhuber (1997) в сетях LSTM для достижения этой цели используются мультипликативные вентильные блоки, добавляющие в сеть ячейку памяти и вентильные блоки. Идея состоит в том, чтобы предоставить дополнительный маршрут для исторической информации, чтобы перемещаться по слоям, не подвергаясь влиянию явления исчезающего градиента. В каждом слое t -1 вывод, который переходит на следующий уровень, состоит из двух векторов: c _{t -1} , который является ячейкой памяти, и s _{t -1} , которая аналогична информации, которая передается в обычных сетях RNN.Если мы позволим «⊙» представить композицию по входам, то на уровне t применяется следующий алгоритм:

ct = f⊙ct-1 + i⊙z (2)

, где f = σ (xtWxf + st-1Wsf) — это вентиль, который используется для управления информацией, которая передается из прошлого посредством f ⊙ c _{t -1} , что является информацией, которую необходимо сохранить с предыдущих уровней. . Вектор i = σ (xtWxi + st-1Wsi) — это вентиль, используемый для управления новой информацией, добавляемой из вектора z = tanh (xtWxz + st-1Wsz). Новая добавляемая информация определяется номером i ⊙ z .Матрицы весов W ^xf , W ^sf , W ^xz и W ^sz все обучены с использованием обратного распространения. Однако из-за путей, созданных воротами, градиенты не исчезают, и длинная память может течь через разные слои.

В последние годы растет объем исследований, утверждающих, что можно достичь лучших результатов прогнозирования с помощью гибридных моделей, сочетающих несколько алгоритмов обучения по сравнению с моделью с одним алгоритмом.Гибридные модели оказались успешными в приложениях для финансовых исследований, как подробно описано в Cavalcante et al. (2016). Одним из примеров является (Liang et al., 2009), где авторы предсказали будущие цены опционов, используя традиционные методы ценообразования в сочетании с двумя моделями обучения: нейронные сети и регрессия опорных векторов. Авторы использовали эту гибридную модель на эмпирических данных с рынка опционов Гонконга и показали, что она дает результаты, превосходящие стандартные методы, используемые для определения цены опционов. Мы также экспериментировали с гибридными моделями.

3. Методология

Для нашего исследования мы использовали данные о ценах за минуты и объемах торгов S&P 500 ETF (NYSE: SPY) в период с 2012 по 2015 годы. Данные были приобретены у QuantQuote.

Мы разделили эти данные на три части: обучение, разработка и тестирование. Набор данных для поездов был с 1 января 2012 г. по 31 декабря 2013 г. Набор данных для разработки был с 1 января 2014 г. по 30 апреля 2014 г. Тестовый набор данных был с 1 мая 2014 г. по 30 сентября 2014 г. В таблице 1 ниже представлены некоторые из них. метрики описательной статистики для трех разных наборов данных.

Таблица 1 . Описательная статистика по трем наборам данных.

Мы обучили каждый из описанных ниже алгоритмов на наборе данных поезда, но выбрали наиболее эффективные параметры на основе наименьшей ошибки, которую мы получили в наборе данных разработки. i представляет собой прогнозируемый журнал объема торгов, а v _i представляет журнал фактического объема торгов.я-vi-1.

Изначально мы подогнали модель AR к лог-тому набора данных поезда. Затем мы оценили различия, например, ŷ _i , в тестовом наборе данных. Этот метод AR послужил нашим ориентиром.

Мы провели два теста с данными журнала 10-минутного объема, чтобы убедиться, что AR подходит для нашей цели. Во-первых, чтобы проверить, являются ли данные стационарными, мы использовали расширенный тест Дики-Фуллера (Dickey and Fuller, 1979), который вернул результат, который позволил нам отвергнуть нулевую гипотезу о нестационарности данных.Результаты теста можно увидеть в таблице 2. Далее мы выполнили анализ запаздывания, который показывает, что автокорреляция уменьшается с запаздыванием. Результаты этого анализа можно увидеть на рисунке 1. Взятые вместе, они обеспечивают поддержку использования AR с задержкой 1 или AR (1).

Таблица 2 . Дополненные результаты теста Дики – Фуллера.

Рисунок 1 . Автокорреляция объема журнала по задержке.

Второй метод, обозначенный как «LSTM», включал запуск LSTM, где вектор признаков состоял из изменения цены и объема журналов в течение 50-минутного окна (последовательность из пяти 10-минутных интервалов).Здесь мы попытались предсказать изменение объема журнала для следующего 10-минутного интервала. В частности, для каждого 10-минутного интервала t мы определили окно W _t как:

WtT = (Δvt-1, Δvt-2 ,,…, Δvt-5, Δht-1, Δht-2,…, Δht-5, Δlt-1, Δlt-2,…, Δlt-5, Δct-1, Δct-2,…, Δct-5, Δot-1, Δot-2,…, Δot-5) (4)

где Δ v _т — изменение объема, Δ h _т — изменение высокой цены, Δ л _т — изменение низкой цены, Δ c _t — это изменение цены закрытия, а Δ o _t — это изменение цены открытия, все для 10-минутного интервала.Мы выбрали размер окна 5 после того, как несколько первых проб и ошибок показали, что это может иметь лучший прогнозный потенциал. Однако оптимизация размера окна вместе с другими параметрами модели может потребовать дополнительных исследований.

Для нашего третьего метода, обозначенного «LSTM-AR», мы добавили прогнозы AR для цены журнала и объема журнала в вектор функций LSTM. Мы достигли этого путем расчета набора AR-прогнозов цен и объемов журналов. Набор прогнозов состоял из цен открытия, закрытия, максимума и минимума в течение любого заданного 10-минутного интервала.Мы решили использовать AR для прогнозирования цифр, а затем рассчитали разницу между прогнозом и последними фактическими данными. Например, мы использовали AR для прогнозирования следующего открытия, а затем вычли из него последнее известное открытие, чтобы достичь дельты. Это повторялось для каждого 10-минутного интервала в 50-минутном окне. Затем эти дельта-цифры были включены в вектор признаков LSTM.

Для нашего четвертого метода, обозначенного «LSTM-SVR», мы создали гибридную модель, сочетающую результаты LSTM с SVR.Это было достигнуто за счет использования выходных данных LSTM в качестве вектора признаков SVR.

Для нашего пятого метода, обозначенного «LSTM-AR-SVR», мы использовали модель из нашего метода «LSTM-AR», а затем передали выходные данные в вектор характеристик SVR.

Одна из проблем, с которыми мы столкнулись, заключалась в том, что LSTM сама по себе не могла уловить U-образную характеристику дневного объема. Это связано с тем, что LSTM может смотреть только на 5-минутное окно, тогда как U-образная форма обычно становится очевидной при изучении более длительного периода времени, охватывающего несколько часов или даже весь торговый день.В попытке помочь LSTM лучше понять дневные тенденции в объеме, мы решили добавить час в вектор функций. Мы реализовали это в моделях «LSTM», «LSTM-AR», «LSTM-SVR» и «LSTM-AR-SVR» и обозначили их «LSTM-HR», «LSTM-AR-HR», «LSTM. -SVR-HR »,« LSTM-AR-SVR-HR »соответственно.

Характеристики моделей оценивались с использованием трех баллов: средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратичная ошибка (RMSE) и способность модели фиксировать правильное направление изменения (правильное направление), e.g., было ли следующее изменение временной метки объема торгов в журнале положительным или отрицательным. Мы рассчитали каждый показатель, как показано в таблице 3 ниже, где ŷ _i представляет прогнозируемое логарифмическое изменение в объеме, y _i представляет фактическое логарифмическое изменение в объеме, а N — это число. точек данных.

Таблица 3 . Формулы показателей, используемые для оценки производительности каждой модели.

4. Результаты

Результаты экспериментов показаны в Таблице 4 ниже, отсортированные в порядке возрастания по значению MAE, т.е.g., лучший результат (самый низкий MAE) отображается в последней строке. Результаты также показаны на Рисунке 2.

Таблица 4 . Результаты каждого пробного запуска.

Рисунок 2 . Сравнение MAE, RMSE и процента правильных предсказаний направления для каждого испытания. Гибридная модель, сочетающая LSTM с AR и почасовыми данными, показала наилучшие результаты.

Как видно из таблицы, LSTM-AR-HR показал лучшую производительность среди всех моделей с MAE равным 0.7669 и правильное направление 0,7054. Это представляет собой существенное улучшение по сравнению с результатами AR –1,0493 MAE и 0,6350 правильного направления. Все алгоритмы привели к улучшению по сравнению с испытанием AR, давая как более низкий MAE, так и более высокое правильное направление.

Интересно, что модель LSTM-SVR дала немного меньшее значение ошибки MAE, но показала значительно лучшую способность предсказывать правильное направление изменения объема бревна. Это можно объяснить пределом SVR, который дает ему возможность понимать и изучать общие тенденции в данных — в данном случае изменение объема журнала.С другой стороны, это также означает, что модель SVR менее способна фиксировать более мелкие, более тонкие изменения, особенно за более короткие периоды времени.

Из этих экспериментов очевидно, что LSTM способствует алгоритму прогнозирования, который превосходит AR. Кроме того, добавление информации о часах в вектор функций еще больше помогает LSTM понимать и моделировать данные, в большей степени, чем объединение LSTM с другими моделями. Однако объединение LSTM с SVR и / или AR также улучшает производительность модели, хотя SVR превосходит AR, когда каждый из них комбинируется с LSTM по отдельности.Как объяснялось выше, наилучшие результаты достигаются при добавлении часовых данных и объединении LSTM с AR.

Поскольку час дня играл важную роль в прогнозировании, мы дополнительно проанализировали его влияние и то, может ли он использоваться сам по себе для прогнозирования изменения объема журнала для внутридневных данных. Во-первых, важность внутридневного времени очевидна из Рисунка 3, который показывает средний объем по часам за период в 1 год. На этом графике мы можем легко заметить U-образную форму среднего объема, т.е.g., в определенные часы дня, например, в полдень, объем имеет тенденцию к снижению, в то время как в другие, например, рано утром и поздно вечером, объем в среднем имеет тенденцию к увеличению.

Рисунок 3 . Средние объемы торгов по часам в течение 2013 года. Хотя дневные данные могут существенно отличаться от средних, типичная U-образная форма отчетливо видна, что является результатом более высокой активности в ранние и поздние часы торгового дня, а также падения примерно в середине дня.

Однако попытка предсказать внутридневное изменение объема бревен на основе этого явления дает результаты, которые намного менее точны, чем другие методы, которые мы использовали.Мы попытались предсказать изменение объема журнала несколькими способами. Во-первых, мы попытались использовать ожидаемый средний объем, который дал нам MAE 1,1086 и RMSE 2,256. Затем мы использовали LSTM с окном из пяти 10-минутных интервалов, где единственной функцией, которую мы отправили, был час — аналогично другим алгоритмам, которые мы использовали в этом исследовании. Это дало MAE 0.9165 и RMSE 1.3907. В обоих экспериментах наша способность прогнозировать правильное направление изменения объема бревен упала ниже 60%. Это указывает на то, что время суток само по себе не позволяет предсказать изменение объема журнала.Другими словами, попытка предсказать изменение объема журнала на основе того, ожидаем ли мы увеличения или уменьшения объема в зависимости от времени суток, не является хорошей стратегией. Это связано с тем, что торговые данные нестабильны в отдельные дни. Кроме того, включение дополнительной информации о фактических торговых данных приносит дополнительную информацию, и использование этих данных вместе с мощью LSTM ценно для улучшения прогнозов.

Мы также исследовали ошибки, вызванные нашей наиболее эффективной моделью «LSTM-AR-HR.«Ошибки были рассчитаны как разница между предсказанием изменения нашей моделью и фактическим изменением объема бревна за интервал. Для нашего анализа мы проверили автокорреляцию между ошибками. Результаты, как видно на рисунке 4, показывают, что автокорреляция между ошибками во временных рядах отсутствует.

Рисунок 4 . График автокорреляции ошибок по лагу. Тонкая полоса представляет 95% доверительный интервал.

5. Заключение

В этой статье нашей целью было протестировать производительность LSTM как отдельно, так и в сочетании с другими моделями при прогнозировании изменения объема торгов в течение торгового дня.Мы сравнили LSTM, LSTM в сочетании с поддерживаемой векторной регрессией (SVR) и LSTM в сочетании с SVR и AR, а также комбинацию всех трех. Мы также добавили час в вектор функций, что оказалось полезным для прогнозирования изменения объема журнала. Мы связываем это улучшение с общей тенденцией объема внутридневной торговли, которая обычно напоминает U-образную форму с максимальным объемом торгов в ранние и поздние торговые часы в течение дня.

Прогнозирование изменения объема является ключевым фактором в различных финансовых приложениях, включая алгоритмическую торговлю, где знание изменения объема торговли может повлиять на торговую стратегию.В частности, мы сосредоточились на прогнозировании изменения объема торгов за короткий промежуток времени, что помогает принять наиболее прибыльную стратегию в следующие несколько минут. В будущих исследованиях можно будет глубже изучить эту тему за счет включения дополнительных, более новых моделей для улучшения прогнозов. Было бы также интересно изучить изменение U-образной формы в течение разных торговых дней, чтобы лучше понять и, возможно, даже спрогнозировать всю U-образную форму, например, на основе U-образной формы предыдущих дней.

Заявление о доступности данных

Наборы данных для этой рукописи не являются общедоступными, поскольку требуется покупка — мы приобрели минутные данные о запасах у QuantQuote. Запросы на доступ к наборам данных следует направлять на [email protected].

Взносы авторов

В качестве основного исследователя DL отвечал за сбор и обработку соответствующих данных, написание кода, эксперименты с различными алгоритмами, сравнение результатов и создание большей части статьи.SH давала руководство на протяжении всего проекта, обсуждая и предлагая дополнительные методы развертывания. На этапе написания он привел множество вдумчивых комментариев, чтобы помочь усовершенствовать статью и обеспечить ее соответствие академическим стандартам учреждения. Курировал проект М.С. Она сыграла важную роль в формировании идей, направлении и проверке всех математических расчетов. MS также облегчила доступ к важнейшим ресурсам, включая источники данных, а также несколько коллег, которые выступали в качестве советников и наставников на протяжении всего проекта.Она предоставила ценные отзывы на протяжении всего процесса, которые оказались важными для своевременного получения качественных результатов.

Финансирование

Это исследование было основано на работе, поддержанной Google Cloud.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Альвим, Л.Г., душ Сантуш, К. Н., и Милидиу, Р. Л. (2010). «Прогнозирование ежедневного объема с использованием высокочастотных предикторов», Proceedings of the 10th IASTED International Conference , Vol. 674 (Инсбрук), 248.

Google Scholar

Арпад Сеч, Б. (2017). Прогнозирование внутридневного объема: сравнение двух ранних моделей. Финан. Res. Lett. 21, 249–258. DOI: 10.1016 / j.frl.2016.11.018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кавальканте, Р. К., Бразилейро, Р. К., Соуза, В. Л., Нобрега, Дж. П., и Оливейра, А. Л. (2016). Вычислительный интеллект и финансовые рынки: обзор и направления на будущее. Expert Syst. Прил. 55, 194–211. DOI: 10.1016 / j.eswa.2016.02.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен Р., Фэн Ю. и Паломар Д. (2016). Прогнозирование объема внутридневной торговли: подход фильтра Калмана. ССРН Электрон. J. doi: 10.2139 / ssrn.3101695

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дики, Д.А. и Фуллер В. А. (1979). Распределение оценок для авторегрессионных временных рядов с единичным корнем. J. Am. Стат. Доц. 74, 427–431. DOI: 10.1080 / 01621459.1979.10482531

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Диксон, М., Полсон, Н., Соколов, В. (2017). Глубокое обучение для пространственно-временного моделирования: динамические потоки трафика и высокочастотная торговля. препринт arXiv arXiv: 1705.09851 .

Google Scholar

Флеминг, Дж., Кирби, К., и Остдик, Б. (2008). Спецификация моделей Гарча со стохастическими ковариатами. J. Рынки фьючерсов 28, 911–934. DOI: 10.1002 / Fut.20340

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гольдберг, Ю. (2017). Нейросетевые методы обработки естественного языка. Synth. Лект. Гм. Lang. Technol. 10, 1–309. DOI: 10.2200 / S00762ED1V01Y201703HLT037

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карпофф, Дж. М. (1987). Связь между изменением цен и объемом торгов: обзор. J. Finan. Quant. Анальный. 22, 109–126. DOI: 10.2307/2330874

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kissell, R. (ed.). (2014). «Глава 2 — микроструктура рынка», в The Science of Algorithmic Trading and Portfolio Management (Сан-Диего, Калифорния: Academic Press), 47–85.

Lamoureux, C.G., и Lastrapes, W. (1990). Гетероскедастичность данных о доходности акций: эффект объема и маржа. J. Finan. 45, 221–29. DOI: 10.1111 / j.1540-6261.1990.tb05088.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лян, Х., Чжан, Х., Сяо, Дж., И Чен, Ю. (2009). Улучшение прогнозов цены опционов с помощью нейронных сетей и поддержки векторных регрессий. Нейрокомпьютеры 72, 3055–3065. DOI: 10.1016 / j.neucom.2009.03.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паскану Р., Миколов Т. и Бенжио Ю. (2013). «О сложности обучения рекуррентных нейронных сетей», Международная конференция по машинному обучению (Атланта, Джорджия), 1310–1318.

Google Scholar

Подобник Б., Хорватич Д., Петерсен А. М. и Стэнли Х. Э. (2009). Взаимная корреляция между изменением объема и изменением цены. Proc. Natl. Акад. Sci. США 106, 22079–22084. DOI: 10.1073 / pnas.0

3106

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смола, А. Дж., И Шёлкопф, Б. (2004). Учебник по опорной векторной регрессии. Stat. Comput. 14, 199–222. DOI: 10.1023 / B: STCO.0000035301.49549,88

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вагнер Н. и Марш Т. (2004). Неожиданный объем и гетероскедастичность доходности фондового рынка. Кол. Плавник . 5, 153–168. DOI: 10.2139 / ssrn.5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Том второй — Мягкая машина | Песни, обзоры, кредиты

Первый LP Soft Machine обычно привлекал внимание своим вкладышем с подвижными частями, а также присутствием ультра-талантливого автора песен Кевина Айерса.Но в музыкальном плане Volume Two лучше передает причуды дадаизма и мощные авангардные наклонности группы. Хью Хоппер заменил Айерса на басу, а его пушистые тона и экспериментальные наклонности вытеснили поп-акцент Айерса. Однако творческим ядром этого самого прогрессивного из прогрессив-рок-альбомов является Роберт Вятт. Он предоставляет музыкальные аранжировки к причудливым идеям Хоппера о сборнике мелодий потока сознания («Rivmic Melodies») на первой стороне. В отличие от первой записи, которая звучала прерывисто и часто сонно, эта лучше сочетается друг с другом и звучит более живо.Добавление сессионных валторнистов расширило состав группы Softs, не играющих на гитаре, а клавишник Майк Рэтледж, чья музыкальная эрудиция в первые дни часто противоречила свободолюбивым Уайатту, Айерсу и Дэвиду Аллену, облегчил свое прикосновение. Он даже внес свой вклад в один из самых ярких моментов альбома — «Pig» («Девственницы скучны / они должны быть благодарны за то, что они игнорируют»). Но именно Уятт поднимает эту странную музыкальную жемчужину на художественную высоту. Он использует свой нежный голос как джазовый инструмент, скаттинг (на испанском!) В «Dada Was Here» и звучит очень проникновенно в «Have You Ever Bean Green», краткой дань уважения Джими Хендриксу, с которым Softs гастролировали. («Спасибо, Ноэль и Митч, спасибо, Джим, за наше знакомство с толпой»).Поклонникам сцены Кентербери также понравится «Пока он лжет безупречно тихо», любовный трибьют бывшему товарищу по группе Айерсу. Это единственная пластинка, которая эффективно ассимилирует рок, абсурдистский юмор, джаз и авангард, и ей не хватает классического статуса только из-за некоторого диссонирующего инструментария на второй стороне.

Выигрывает ли максимальный объем игрового автомата джекпот?

Вопрос:

Мы смотрели YouTube с разными людьми, играющими в игровые автоматы в казино.Один из них утверждает, что, увеличив громкость на автомате, у вас на 8% больше шансов сорвать большой джекпот. Может ли это повлиять на результат? Разумеется, находиться рядом с людьми, которые так поступают, раздражает.

И внизу ответа ссылка на новый опрос о вакцинации.

А:

Да, хотите верьте, хотите нет, но максимальная громкость игрового автомата, безусловно, дает вам больше шансов сорвать большой джекпот, но только 3.На 75% лучше. Мы не знаем, откуда YouTube набрал более чем вдвое правильное число.

Восемь процентов? Совершенно смешно.

Также надо шесть раз нажать кнопку громкости. Сначала вы сбрасываете его до минимальной громкости. Затем вы поднимаетесь на одну настройку. Затем вы возвращаетесь к самому низкому значению и как можно быстрее нажимаете кнопку еще три раза. Это должно быть именно такое сочетание и скорость нажатия кнопки. В противном случае, как машина узнает, что вы увеличиваете громкость до максимума, чтобы сорвать джекпот, а не просто хотите, чтобы саундтрек был таким громким, как звучит?

Кроме того, у нас есть очень хорошие сведения от подтверждающего социального влиятельного лица, что это работает только в будние дни, когда менеджер слотов поворачивает винт, чтобы ослабить автомат после затягивания на выходные, и только если игрок носит маска и игрок у автомата слева не носит маску , а курит сигарету.

Кроме того, две или более недели должны пройти с момента, когда последний крупный джекпот был сорван на этой машине, а не — это важно — кем-то, кто манипулировал кнопкой громкости. Предыдущий джекпот нужно было выиграть естественным образом.

Конечно, мы немного шутим в ответе — если вы этого не догадались. (И да, мы знаем, что это не День дураков.)

Если автомат не настроен таким образом, что кнопка регулировки громкости оказывает некоторое влияние на генератор случайных чисел, максимальное увеличение громкости на игровом автомате так же мало связано с выигрышем джекпота, как и остальные наши «инструкции».«

Но чтобы поставить это утверждение под большое сомнение «социальный влиятельный человек», он или она могли иметь в виду тот факт, что на многих игровых автоматах (не на всех) розыгрыш максимальной монеты — единственный способ претендовать на джекпот.

И вот ваша ссылка на новый опрос : Прививать или не вакцинировать, вот в чем вопрос.

Никакая часть этого ответа не может быть воспроизведена или использована в любой форме и любыми средствами, электронными или механическими, без письменного разрешения издателя.