Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 6
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Según esta fórmula, en una tendencia, la varianza será 0. ¿Es eso lo que quieres?
No será igual a 0, intente sustituir los valores. :)
Supongamos que la tendencia es perfecta, es decir, que cada barra tiene el mismo incremento. Así que la gráfica de los incrementos es una línea recta. Entonces, ¿cuál sería la varianza de una línea recta?
Supongamos que la tendencia es ideal, es decir, que cada barra tiene el mismo incremento. Así que el gráfico de incremento es una línea recta. Entonces, ¿cuál es la varianza de la línea recta?
Sí, entonces cero.
Y la varianza se maximiza en los incrementos con densidad uniforme. Para el mercado, éste es -por decirlo en otros términos- el período de mayor entropía, cuando los incrementos pequeños, medianos y grandes son igualmente frecuentes.
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Así, cuando los economistas dicen que hemos medido, por ejemplo, la varianza de un instrumento, hacen lo siguiente: varianza = suma((Xi - X^)^2) / (N - 1),
donde Xi es el incremento calculado por una de las fórmulas,
X^ es la X con tope: la estimación muestral del valor incremental medio en la muestra disponible
N - 1 es el tamaño de la muestra menos uno,
y toda la fórmula es una estimación insesgada de la varianza.
Y entonces estos economistas empiezan a pensar que la densidad de incrementos es normal y tratan de hacer una cosa como: sqrt(varianza) * sqrt(m) * 1,96,
donde la raíz de la varianza es una estimación de la desviación estándar y toda la fórmula es un estiramiento de la consecuencia de la normalidad en las series no(!)normales para obtener una estimación del límite extremo de la dispersión de precios en m pasos hacia adelante con un 95% de probabilidad. Y se obtienen errores, por supuesto.
Espero haberme explicado aproximadamente. Y la serie de precios original ni siquiera en una primera aproximación parece una serie normal, a diferencia de los incrementos.
https://www.mql5.com/ru/articles/363
el autor muestra una aproximación bastante aceptable de la muestra de incrementos a la normal. Se sabe que los puntos que no se encuentran en una línea recta son tratados desde hace tiempo: se excluyen de la muestra entre el 7 y el 10% de los valores máximos del módulo. Entonces, incluso el criterio de bondad de ajuste de Kolmogorov (que es muy sensible a la forma de la distribución) muestra que la muestra es normal. En cuanto a los valores excluidos, son los puntos en los que se ha roto la tendencia actual. La fuente de donde salió esta metodología (leí algo en inglés hace mucho tiempo, no recuerdo dónde) básicamente sugiere formar muestras de incrementos de puntos que están entre los puntos de ruptura de la tendencia, esto es lo que se sugiere llamar la tendencia actual.
Sí, entonces cero.
Y la varianza se maximiza en los incrementos con densidad uniforme. Para el mercado, éste es -por decirlo en términos de otros pájaros- el período de mayor entropía, cuando los incrementos pequeños, medianos y grandes son igualmente comunes.
En este puesto, la sección 5, la eliminación de la tendencia
https://www.mql5.com/ru/articles/363
el autor muestra una transformación perfectamente aceptable de una muestra de incrementos. Los puntos que no se encuentran en una línea recta ya se sabe que hay que tratarlos: se excluyen de la muestra en un 7-10% de los valores máximos del módulo. Entonces, incluso el criterio de bondad de ajuste de Kolmogorov (que es muy sensible a la forma de la distribución) muestra la normalidad de la muestra. En cuanto a los valores excluidos, son los puntos en los que se ha roto la tendencia actual. La fuente de donde salió esta metodología (leí algo en inglés hace mucho tiempo, no recuerdo dónde) básicamente sugiere formar muestras de incrementos de puntos que están entre los puntos de ruptura de la tendencia, esto es lo que se sugiere llamar la tendencia actual.
Qué cambio de fortuna en este caso.
Leo:"La presencia de una "tendencia" tan clara sugiere intentar descartar primero una tendencia".
Como si hubieras caído de la luna. Como si identificar las ondas fuera difícil. El principal problema del análisis y, en consecuencia, del trading es la identificación de la tendencia.
Qué cambio de fortuna en este caso.
Leo:"La presencia de una "tendencia" tan evidente sugiere intentar descartar primero una tendencia".
Como si hubieras caído de la luna. Como si identificar las ondas fuera difícil. El principal problema del análisis, y por tanto de la negociación, es identificar la tendencia.
Supongamos que la tendencia es perfecta, es decir, que en cada barra el incremento es el mismo. Así que el gráfico de incremento es una línea recta. Entonces, ¿cuál será la varianza de la línea recta?
Cuando intentamos aplicar la estadística, la piedra angular, el fundamento, es la cuestión de la APLICABILIDAD de una determinada herramienta de esa ciencia.
Tu ejemplo no contiene ninguna variable aleatoria: una constante. La dispersión se refiere SOLO a las variables aleatorias. En su caso particular, hubo un resultado único en estadística: el cálculo de la varianza mostró que se suministraron constantes, no números aleatorios, como entrada.
La singularidad de su ejemplo es que el resultado es correcto y fácilmente explicable. ¡Por lo general, si no se justifica cuidadosamente la posibilidad de utilizar una herramienta, como la regresión lineal, se obtendrá un resultado que no tiene nada que ver con la realidad, y por lo tanto completamente inutilizable en la práctica: los números serán, se pueden ver (gopher visible), pero en realidad, todos estos números no! Sólo un juego de números.
Utilizando la regresión lineal como ejemplo: un algoritmo estándar (no uno casero) calcula los coeficientes de regresión y, normalmente, la columna de la derecha nos dice si los coeficientes de regresión que vemos existen realmente. Si la columna del extremo derecho tiene una cifra de 0,5 (50%), es seguro que las cifras impresas no existen. Si es el 10%, entonces es sólo así, en la niebla. pero si es menos del 5%, entonces los números realmente existen. Y esto sólo se puede creer si se ha conseguido justificar la POSIBILIDAD de aplicar esta misma regresión lineal de antemano.