Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 5
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Y me da la impresión de que alguien simplemente no tiene nada mejor que hacer y se pone a espabilar, aunque la opinión es - no va) ... y como se puede ver arriba - no sólo la mía
Hay que utilizar un método en el que la densidad de la distribución de errores no sea importante. Métodos no paramétricos.
No conocemos en absoluto la distribución de errores de Forex. Formalmente -y estrictamente- los errores son las diferencias entre los valores modelados y los valores del modelo obtenidos en la población de genes, es decir, los valores puramente teóricos. Los residuos se obtienen al distinguir los valores modelados de los valores del modelo en la muestra disponible, pero difícilmente serán también normales, ya que las series temporales financieras (sus rendimientos, para ser más exactos) no son normales (¡!) y están densamente aline adas y tienen picos, mientras que es muy difícil modelar unaserie tandensamente alineada y con picos.
Incluso me molesté y derivé para los incrementos horarios la distribución original (turquesa =)) y la normal con los mismos parámetros de media y sd. Como puedes ver, no es ni mucho menos normal. Y la prueba de normalidad está lejos de ser aprobada.
Los métodos que se basan en la normalidad de los errores son los clásicos, del siglo XX, como la regresión lineal y el análisis de la varianza. Pero podemos prescindir de ellos.
Lee la wiki).
Si ha realizado investigaciones en plano, como hicieron los autores de la estrategia bitcoin, seguro que conoce mejor cómo afectan al resultado las diferencias entre la curva real y la ideal.
La distribución gaussiana, la más popular en la naturaleza y ampliamente utilizada en la ciencia (desde la sociología hasta la física nuclear) es aceptada con hostilidad por muchos en la comunidad MQL en cuanto a su aplicabilidad al mercado.
No soy matemático, pero cuando miro la distribución de barras o volúmenes de ticks por niveles de precios, la imagen me recuerda a una campana. Especialmente en los mercados planos. Por ejemplo. Toda la historia del EURUSD parece un piso global.
Si has realizado investigaciones en plano, como hacen los autores de la estrategia bitcoin, seguro que sabes mejor cómo afectan al resultado las diferencias entre la curva real y la ideal.
La distribución de Gauss es la más extendida en la naturaleza y ampliamente utilizada en la ciencia (desde la sociología hasta la física nuclear). Muchos miembros de la comunidad MQL no la aceptan como aplicable al mercado por alguna razón.
No soy matemático, pero cuando miro la distribución de barras o volúmenes de ticks por niveles de precios, la imagen me recuerda a una campana. Especialmente en los mercados planos. Por ejemplo. Toda la historia del EURUSD parece un piso global.
La densidad se mide en función de los incrementos de precio, no de los precios en sí.
¡Oh! Eso sí que es interesante. ¿Puedo tener la fórmula?
Colega, ¡esto es lo básico!
Puedes tomar diferentes fórmulas, como las más populares:
Pr - precio
t - tiempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Así, cuando los economistas dicen que hemos medido, por ejemplo, la varianza de dicho 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 inicial no se parece a una normal ni siquiera en la primera aproximación, a diferencia de los incrementos.
Colega, ¡esto es lo básico!
Puedes tomar diferentes fórmulas, como las más populares:
Pr - precio
t - tiempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Así, cuando los economistas dicen que hemos medido, por ejemplo, la varianza de dicho instrumento, hacen lo siguiente: varianza = (Xi - X^)^2 / (N - 1),
donde Xi es el incremento calculado por una de las fórmulas,
X^ es la X con tope - una estimación muestral del valor medio de los incrementos 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 inicial no se parece a una normal ni siquiera en la primera aproximación, a diferencia de los incrementos.
He mirado las fórmulas. Sí, este enfoque encaja aquí. Gracias.
Quiero leer lo básico. ¿Quizás haya un libro de texto sobre el tema anterior?
He mirado las fórmulas. Sí, está pegado a este enfoque. Gracias.
Quiero leer lo básico. ¿Quizás haya un libro de texto sobre los temas anteriores?
Hay una buena cantidad de información básica
He mirado las fórmulas. Sí, está pegado a este enfoque. Gracias.
Quiero leer lo básico. ¿Tal vez haya un libro de texto con el tema anterior?
Sinceramente, yo no he leído ningún libro de texto. Básicamente, me pongo al día en el proceso de análisis.
Lo más importante en este caso es no dar por buenas las palabras de los eruditos. Te digo que todavía los analistas de valores los toman como un proceso normal simplemente porque es conveniente.
Yo recomendaría un libro sobre análisis de series temporales. Pero también habrá un montón de cosas de Arima, Garch, Unit Root que podrían no aplicarse a la divisa en absoluto.
varianza = suma((Xi - X^)^2) / (N - 1),