Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 14

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Dmitry Fedoseev:
Polinomio.
Tómalo, calcúlalo, compáralo.
 

Si se añade ruido a las cotizaciones, se obtiene esta distribución:

¿Y cómo ayudaría eso al comercio?

 
Yousufkhodja Sultonov:
Tómalo, calcúlalo, compáralo.

¿Por qué debería hacerlo? No me importa, puedes permanecer en tu niebla tan densa como quieras durante el tiempo que quieras.

Además, esta propuesta suya parece muy extraña. Ya que te presentas como un experto e inventor único, debes saber de regresión polinómica y conocer sus propiedades.

No hace falta calcularlo, hay un indicador en el código base, incluso puedes cambiar el grado del polinomio, y eso es realmente potente.

 
Event:

Si se añade ruido a las cotizaciones, se obtiene esta distribución:

¿Y cómo ayudaría eso al comercio?

No lo hace. Pero, según los regresionistas locales, como la distribución se vuelve normal, ahora se pueden aplicar todos los métodos que, en su opinión, sólo se pueden aplicar a una distribución normal. (es una broma, por supuesto)
 
Dmitry Fedoseev:

¿Por qué debería hacerlo? No me importa, puedes permanecer en tu niebla tan densa como quieras durante el tiempo que quieras.

Además, esta propuesta suya parece muy extraña. Ya que eres un experto e inventor único, deberías conocer la regresión polinómica y saber sus propiedades.

El polinomio debe adaptarse a los datos reales cada vez, mientras que en el caso de (18) no es necesario hacer nada, se ajusta por sí mismo de la mejor manera posible. Simplemente no tienes el valor de admitir que todavía no se ha inventado un modelo mejor que (18) en todos los sentidos.
 
Yousufkhodja Sultonov:
El polinomio debe adaptarse a los datos reales cada vez, y en el caso de (18) no hace falta hacer nada, se ajusta por sí mismo de la mejor manera posible. Simplemente no tienes el valor de admitir que todavía no se ha inventado un modelo mejor que (18) en todos los sentidos.

¿Por qué adaptarlo? Es el polinomio que mejor se adapta por sí mismo. Su regresión curvilínea sólo se ajustará a los datos en raras ocasiones. La situación aquí es muy diferente, su retroceso no es que sea el mejor o la mejor, no se aplica aquí en absoluto.

Tampoco está muy claro a qué llama usted adaptación. La esencia misma de la regresión es la adaptación. ¿Por qué si no lo llaman mantequilla?

¿Cómo puedes dar una estimación a algo que no has probado?

 
Yousufkhodja Sultonov:
¿Por qué no eres millonario entonces? Tienes una sucursal, puedes hablar de los encantos de tu (18), no lo hagas aquí.
 
Dmitry Fedoseev:

¿Por qué adaptarlo? Es el polinomio que mejor se adapta por sí mismo. Su regresión curvilínea sólo se ajustará a los datos en raras ocasiones. La situación aquí es muy diferente, su retroceso no es que sea el mejor o la mejor, no se aplica aquí en absoluto.

Tampoco está muy claro a qué llama usted adaptación. La esencia misma de la regresión es la adaptación. ¿Por qué si no lo llaman mantequilla?

La forma más fácil de cerrarme la boca es mostrar el funcionamiento del modelo polinómico con este ejemplo. Estoy convencido de que no tiene capacidad de predicción. Puede que muestre algo en un tramo de datos factuales introducidos, pero más allá de eso se alejará de la realidad.
 
Yousufkhodja Sultonov:
La forma más fácil de callarme es mostrar el funcionamiento del modelo polinómico con este ejemplo. Estoy convencido de que no tiene capacidad de predicción. Puede ser capaz de mostrar algo en un segmento de los datos reales introducidos, pero luego se aleja de la realidad.
De lo contrario, se podría pensar que el suyo sería aplicable para la previsión.
 
Dmitry Fedoseev:
De lo contrario, se podría pensar que el suyo sería aplicable para la previsión.
Aparentemente, al mercado no le importan las previsiones en sí, especialmente a corto plazo. A largo plazo, la previsión da unos frutos modestos en forma de 10-12% anual, lo que no satisface a muchos.
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