Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 29
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Está sincronizado con los futuros, así que no.
Con los futuros yendo en sincronía, así que no realmente.
Convencido. Casi. Queda una sombra de duda de que los coeficientes a y b de las rectas y=ax+b serán numéricamente o aproximadamente iguales cuando se calculan por métodos diferentes. Aquí hay que comparar minuciosamente las fórmulas de dos métodos o escribir un programa. Lo principal es que las fórmulas, el algoritmo y el propio código sean adecuados a la teoría. El programa debe:
-calcular los coeficientes de a y b de la regresión lineal y=ax+b por el método de los mínimos cuadrados
-obtener los coeficientes de a y b, en los que la probabilidad por el teorema de Bayes es máxima al aplicar la distribución normal con expectativa matemática igual a ax+b
Luego hay que comparar esos coeficientes y, en caso de una diferencia considerable, observar el comportamiento de las dos líneas en función de esos a y b en la dinámica. Por ejemplo, en el probador de estrategias en modo de visualización.
El programa se puede seguir utilizando con otros modelos, regresiones y distribuciones con la fórmula de Bayes. Tal vez algo se dispare muy bien.
CME ))
Es poco probable que el resultado de la negociación de un modelo de regresión dependa mucho del método de elección de los parámetros a y b. Las entradas son mucho más importantes. Y elige el método más sencillo (de mínimos cuadrados) para calcular a y b.
Gracias por los consejos. Pero la metodología bayesiana te da algo que otros métodos no te dan. A saber, la probabilidad. La probabilidad de que los coeficientes a y b correspondan a x e y, tiempo y precio. Esto puede utilizarse para tomar decisiones de entrada y salida. ¿O es un deseo?
He realizado un programa que obtiene los coeficientes a y b en los que la probabilidad según el teorema de Bayes es máxima al aplicar una distribución normal con expectativa igual a ax+b.
El algoritmo se reduce a enumerar los posibles valores de a y b en las líneas y=ax+b, sustituyendo en la fórmula de Bayes P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1)
La función de probabilidad P(x,y|a,b) se toma como la fórmula de distribución normal con expectativa ax+b. La medida de máxima probabilidad de la fórmula de Bayes es inversamente proporcional a la desviación estándar.
La línea recta (línea roja) construida por los coeficientes a y b (en la que la probabilidad según el teorema de Bayes es máxima) casi coincide con el mismo indicador (línea amarilla) de la regresión lineal de la kodobase.
Dmitry Fedoseev, Vladimir y otros "Copenhagenistas" tenían razón.
Obtenemos lo mismo más una medida probabilística de ajuste de a,b x e y mediante la fórmula de Bayes. En este caso (dependencia lineal, distribución normal de y, distribución uniforme de a y b) resultó ser inversamente proporcional a la desviación estándar. Tal vez esta medida resulte útil en el análisis.
Descarta la distribución normal, porque no se observa en ninguna parte de los instrumentos financieros. Y en su lugar construir un histograma de la densidad real de la distribución y aproximarla.
Es posible construirlo. Pero, ¿cómo se puede aplicar a la fórmula de Bayes?
Es posible construirlo. Sólo que ¿cómo se puede aplicar a la fórmula de Bayes?
Y en su lugar, construye tú mismo un histograma de la densidad real de la distribución.
La densidad no son los precios en sí, sino sus incrementos.
Lo he comprobado. He hecho un programa que obtiene los coeficientes a y b en los que la probabilidad según el teorema de Bayes es máxima al aplicar la distribución normal con expectativa matemática igual a ax+b.
...
¡Genial! Por supuesto.
Vale la pena echar un vistazo, comparar en los puntos de inicio de la tendencia, puede haber una diferencia allí.