Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 33
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El análisis de regresión no requiere una distribución normal de los datos de entrada, sino una distribución normal de los residuos del modelo.
Todos los datos económicos, las características de los precios, etc., están correlacionados. No hay datos no correlacionados.
El precio depende del tiempo.
Tu post tiene cero sentido: "Los barcos soviéticos navegan por la extensión del Gran Teatro; el mercado de divisas es un mercado descentralizado; todo está interconectado; todo depende de los demás y también del tiempo".
También podría argumentar que la Gran Tetera de Porcelana está dando vueltas entre Marte y la Tierra y controla todos los mercados de la Tierra...
No quiero entrar en las chorradas que impones, sino que deberías mostrarnos tus verdaderos conocimientos sobre el tema: qué correlaciones deterministas reales funcionan en los mercados (no nos digas nada de la matriz de correlaciones, porque es trivial).
La dependencia temporal como criterio obligatorio para la aplicabilidad del análisis de regresión es un poco hilarante, por favor......
No te hagas el idiota y no tergiverses mis palabras. ¿Dónde he escrito que la dependencia temporal sea un criterio de aplicabilidad obligatorio? Lo que ocurre es que en este hilo se intenta hacer una previsión basada en un modelo de regresión. ¿O está diciendo que para una previsión de "mañana será más caro que hoy" no es necesaria la dependencia temporal del proceso predicho?
Entonces, ¿quieres que te muestren el coeficiente de correlación entre, por ejemplo, el precio (t-1) y el precio t y realmente no sabes que hay una fuerte correlación entre estas variables?
¿O mostrar el coeficiente de correlación entre, por ejemplo, el EURUSD y el AUDUSD?
¿No sabes que hay una fuerte correlación?
Sobre la dependencia del tiempo como criterio obligatorio para la aplicabilidad del análisis de regresión: nada de nada, con gusto......
Dimitri:
El precio depende del tiempo...
Sí, bueno, esperando su prueba de este apogeo de su pensamiento creativo.
Recibe, xxxxxx, una granada:
EUR Múltiple R = .70504504 F = 1654.618
R?= .49708851 df = 1.1674
Número de casos: 1676 R?= .49678809 ajustada p = 0.000000
Error estándar de estimación: .076419726
Intercepción: 5,857784198 Error estándar: .1120961 t( 1674) = 52,257 p = 0,0000
¿Descifrar o no descifrar?
La variable independiente es el tiempo.
La variable dependiente es EURUSD, D1.
R^2 = 0.49708851
R = 0.70504504
Me sorprende el alto nivel de dominio de los métodos matemáticos de los participantes en el debate frente a la total falta de comprensión de los principios de su aplicabilidad. Cualquier análisis de regresión correlaciona los datos. Si no hay correlación, la regresión no es aplicable. Si la distribución de las cantidades estudiadas es distinta de la normal, los métodos estadísticos paramétricos tampoco son aplicables. El mercado no tiene la propiedad de la normalidad. Además, el mercado como proceso no depende del tiempo. Sin embargo, ambas cosas desbaratan la idea misma del análisis de regresión en su raíz.
Vasily, lo siento. Pero esta mierda de la normalidad de la distribución me pone de los nervios. Perdón de nuevo, por la pregunta inmodesta, ¿estás zombificado en alguna parte, eres como una copia de la normalidad de la distribución? Aquí sólo hay uno que consigue codificar en contraposición a todos los demagogos.
Y me sorprende la incoherencia de los mensajes de los participantes con un alto nivel de competencia. Recientemente, en otro hilo de Illita, confirmó la existencia de una distribución normal. Es cierto, allí se hablaba del spread y tú escribiste "El análisis de la distribución sólo tiene interés desde el punto de vista del estudio de las condiciones de negociación. Y ahora escribes "El mercado no tiene la propiedad de la normalidad".
No fui yo quien escribió sobre el hecho de que la volatilidad, los incrementos, tienen una ley de distribución cercana a la normal y dio gráficos. Sólo lo he tenido en cuenta porque creo en ello.
En general, me interesa el enfoque bayesiano en sí mismo y el intento de calcular una medida de probabilidad como producto de probabilidades mediante la fórmula de Bayes. Y depende de cada uno construir una regresión sobre ella. Creo que aquí hay un pez que freír.
En primer lugar, nunca he negado que exista una distribución normal.
En segundo lugar, ese post se refería a datos de otro tipo: mediciones entre los precios de la oferta y la demanda.
En tercer lugar, el proceso se consideró como una primera aproximación. Nunca se habló de construir un modelo sólido para predecir nada. Sí, es posible determinar la dispersión media y su distribución en torno a esta media utilizando gaussianos a simple vista. Es decir, hacer un SymbolInfo tan extendido. Cabe señalar que, a juzgar por el nivel de su competencia, el autor del artículo debe titularse: "Cómo hacer un SymbolInfo ampliado".