Ecuación de regresión - página 7
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P.D. Tu hilo amenaza con convertirse en uno de los más fascinantes e informativos de este foro. Hay pocos, realmente pocos.
Efectivamente, tantas luminarias en un mismo lugar. Entonces, ¿de qué estamos hablando? Regresión, creo.
Hay un botón en el terminal llamado "Canal de regresión lineal". No te gusta, aunque es muy bonito y práctico para los oblicuos.
A mí tampoco me gusta, aunque a veces lo dibujo -por lo tierno-. La razón es sencilla: al trazar una regresión lineal partimos del supuesto de que el modelo de cociente será un conjunto de segmentos. Un completo disparate.
¿Y si tomamos un orden de regresión diferente? Eso significa que el modelo de cociente será una regresión de ese orden elegido. También es estúpido.
Así que tal vez primero se defina verbalmente lo que ocurre en un cociente, luego se elige un modelo, se estima ese modelo y ahí se resuelve el problema de la regresión.
El modelo ARPSS(p,d.q) masticado - contiene en particular la regresión de orden p. Si se lee Box, se encuentra que p no es necesariamente mayor que 0, es decir, que hay BPs en los que la regresión de BP no se aplica en absoluto y se modela por otros medios.
Sin supuestos verbales sobre la BP, es decir, supuestos sobre el tipo de modelo que queremos identificar, la conversación es puramente cognitiva, matemática y de CT irrelevante.
Dígame, ¿a qué datos pretende aplicar el análisis de regresión? ¿Y con qué fin?
No es nada personal, pero da la impresión de que quieres tomar la sopa con un martillo porque clava mejor que una cuchara.
No entiendo la idea, ¿por qué quiere aplicar el análisis de regresión? ¿Y para qué?
El ejemplo de Candid es bueno.
Lanza - tómalo como un dato y asómbrate de los gordos fosts...
¡Divertidísimo! (c) Kolobok con un cigarro gordo.
Hay una cultura en la vida. La misma pureza de pensamiento y habilidad debe estar en el análisis.
(Un estadístico cuidadoso habría desechado esta observación - y no se habría deleitado con el cuarto orden de su "tirón de orejas torcido" y el resultado de la "prueba" que se prefiguraba) - es una pena que Сandid guardara silencio sobre el autor.
Sin embargo, me encanta el martillo. :)
hrenfx- ¡Así se hace! Después de todo, todos recordamos que al principio había una idea... el modelo, y luego la aproximación.
Así que aquí también. si sabemos que hay errores de medición (son inevitables en el mundo físico-real, Y ENTONCES es más fácil para nosotros aceptarlos como la base de las desviaciones) - un modelo.
Pero si tomamos una suscripción a los datos (por ejemplo, el flujo de citas favorito de DC del venerable Morning Star... :) - entonces los errores serán muy diferentes, y el modelo de mercado aún más.
Pero no en las observaciones, sino en la valoración de la situación de los errores de los jugadores. Y sus tanteos - en ningún dato del bar se notarán. Prival tiene razón, pero se está engañando a sí mismo.
Y los elipsoides con complejidad NP para resolver problemas de búsqueda de extremos con restricciones - un adorno para la mesa. Como si hubiera esos problemas. Al tema del tema del tema - como el discurso de Golokhvastov. ¡Él mismo está presumiendo!
Yo creo que sí.
-- El niño se ha derramado.
A lo normal, en el sentido, aplicable a forex ;), discusión de regresiones - ¡llamo!
Y no te olvides de la liquidez, ¡el motor del progreso!
;)
No entiendo la idea, ¿por qué quieres aplicar el análisis de regresión? ¿Y para qué?
Qué es lo que hay que captar. Pregunte a otros por qué quieren aplicar Machka, RSI, MACD y otros indicadores clásicos antiguos. Pero aquí está la regresión.
Entiendo los argumentos de la FAA , pero sólo en parte. El flujo de citas sí que parece un trozo de trama mal pegado, que no está mal previsto.
P.D. Miguel Andreevich, bueno no enturbiemos las aguas sobre el software de la empresa, que es la propietaria del recurso, ¿eh?
FreeLance: (un estadístico cuidadoso desecharía esta observación - y no se deleitaría con el cuarto orden de sus "curvaturas de las orejas" y el resultado de la "evidencia" que se predijo)
Todo este baile estadístico de pandereta en torno al rechazo de los picos grandes "aleatorios" es, en realidad, un intento velado de forzar la distribución real (distribución de la vida real con colas gordas) a una de cola fina. Todo el mismo deseo de trabajar con fórmulas convenientes en lugar de la realidad inconveniente.
...y su torpeza - no lo notarás en ningún dato de la barra. Prival tiene razón - pero el propio shara-ha-ha-ha...
Aquí estoy, sólo que a veces no puedo escribir por razones ajenas a mi voluntad :-))
Y cuando hablan de modelos y colas gordas. Sigo pensando en Kamal y Kniff y releo sus posts (lo siento no están en el foro muy alfabetizados) buen hilo. allí el matemático incluso me "llamó" tigre de bengala :-))
https://www.mql5.com/ru/forum/105771/page15
kamal 09.12.2007 00:50
Bueno, al final, para no jugar aquí sólo como un "asesino de ideas" voy a expresar una idea muy simple, que solía empujar incluso en mi artículo aquí en mql4.ru, y que a medida que crecía en la experiencia comercial práctica, se ha vuelto más y más importante: el modelo estándar de Gauss de paseos aleatorios geométricos se salva de todos los problemas por el replanteamiento de un solo parámetro: el tiempo. Esta idea ya ha sido mencionada aquí, pero no es un pecado repetirla de nuevo: ¡mira el tickframe! Y los efectos como las "colas pesadas", como la "volatilidad", y muchas otras cosas desaparecerán.
alsu 21.09.2010 21:44
todo está ya formalizado, lee el enlace, el que está en ruso (primero en 3 pp). El problema de regresión cuantílica se reduce a un problema de programación lineal: encontrar el mínimo de la función lineal bajo restricciones lineales.
Escribe fórmulas. Se tarda 2-3 minutos en programar y encontrar una solución en matcad. Mucha gente aquí puede hacerlo bien...
alsu 21.09.2010 21:44
escribir las fórmulas. Se tarda 2-3 minutos en programar y encontrar una solución en Matcadet. Mucha gente aquí puede hacerlo bien...
¿Qué pasa con las imágenes del foro? No puedo insertar png.
Lea http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/quantile/qua ntile.pdf, párrafo 2, al principio, donde se describe el problema del LP. Todas las fórmulas están ahí.
Qué hay que coger. Ya hemos aprendido que los comerciantes no están dispuestos a aplicar Machka, RSI, MACD y otras cosas de los indicadores clásicos. Bueno, aquí está la regresión.
El enfoque de "querer" parece erróneo. Te daré mi punto de vista:
1. Se realiza una transformación sobre los datos del mercado (la más sencilla es tomar los máximos del ZigZag. Por ejemplo, tomando todos los ticks como son - estos son topes del ZigZag con la condición de una rodilla mínima de 1 punto). Obtenemos una matriz de datos, donde cada columna corresponde a un parámetro observado (por ejemplo, el precio de algún instrumento financiero) del mercado. Y cada fila es un vector de condiciones de mercado en el espacio de observación.
2. Se asume que si encontramos una regresión efectiva (lineal, polinómica o cualquier otra - no importa), dará desviaciones relativamente bajas en algún intervalo de datos fuera (antes y después) de su construcción.
3. Examinar estadísticamente el comportamiento de la regresión fuera de sus parcelas. Se encuentran puntos débiles. Encuentre las causas.
Como la mayoría de la gente (todos los mismos puntos) :
1. Se toma un instrumento financiero (dos o tres como máximo). No se lleva a cabo ninguna transformación, simplemente se toman todas las garrapatas (barras - más a menudo).
2. Se utiliza cualquier cosa, por razones de "necesidad".
3. No hay ninguna investigación estadística. Un Asesor Experto está escrito y optimizado con la esperanza de que.
Entiendo los argumentos de la FAA, pero sólo en parte. El flujo de citas sí que parece un trozo de trama mal pegado que no está mal previsto.
Mis argumentos, como creo y me hubiera gustado, eran más profundos.
Una ST siempre tiene algún tipo de modelo por debajo, independientemente del deseo del autor de la ST. Si el autor del TC niega este hecho - entonces el chukcha cabalgando en la tundra con la canción: lo que veo, lo canto. Esto no es un insulto: los chukchi llevan miles de años conduciendo desde el punto A al B sin ningún tipo de hitos ni problemas. Lo mismo ocurre con los autores de la TC: llegan al punto de obtener beneficios.
Si piensa en el modelo, puede aprender muchos resultados inesperados sobre su sistema de comercio, no visibles a primera vista.
El modelo más preciso es el de Prival con sus garrapatas. Pero, ¿es posible hacer una previsión de una hora basada en los ticks? En un gráfico horario es en principio posible - sólo hay una vela. ¿Y sobre las garrapatas? ¿Previsión de al menos 60 velas hacia adelante? ¿Es posible? ¿En un mercado no estacionario? ¿Y cuál es el intervalo de confianza? Tengo entendido que no hay respuesta a estas preguntas.
Tomemos el modelo ARPSS (p, d, q) donde d=q=0. Si p=1, es una línea recta. Esta sección del mercado es muy posible. Además, es posible hacer una predicción. Pero tendríamos que aceptar las condiciones externas a este modelo de que: hay una tendencia y es estacionaria, y el ruido debe ser menor que SL. Si no hay otros elementos en nuestro modelo que lo acerquen a la vida real, muy pronto descubriremos que el depósito es nulo.
¿Qué modelo es mejor? ¿Una más compleja que tenga todo en cuenta como la de Prival o una más áspera? No hay una respuesta teórica. Hay una empírica: en caso de que las estimaciones del modelo sean idénticas, debe utilizarse la más sencilla. De esto último se desprende un punto fundamental sobre los modelos: no hay nada que argumentar sobre los modelos si no se tiene un sistema sólido para evaluarlos.
Visto lo anterior, concluyo sobre el tema: ningún modelo con regresión incorporada y ninguna evaluación del resultado obtenido. Charla escolar sobre la regresión, y de forma muy primitiva (recuerda el post sobre el análisis de regresión).
FreeLance 22.09.2010 04:28
Pero si te abonas a los datos (por ejemplo, el flujo de citas favoritas de DC del siempre memorable Morning Star... :) -Entonces los errores serán muy diferentes y el modelo de mercado aún más.
El modelo se decide antes que el DC y el DC no puede influir en el modelo. Inicialmente, se mira la cotización y se intenta ver: ¿hay tendencia o no? ¿hay ciclos o no? y ¿cuál es la volatilidad? Diferentes DC para el mismo instrumento y marco temporal no pueden afectar a las respuestas a estas preguntas. El patrón está delante, todo lo demás está detrás.
ya está formalizado, lee el enlace, el que está en ruso (el primero en 3 páginas). El problema de la regresión cuantílica se reduce a un problema de programación lineal: encontrar el mínimo de la función lineal bajo restricciones lineales.
Estaba pensando que el descenso por gradiente funcionará peor que el método simplex, ya que el grad-t es más general. En igualdad de condiciones, no es menos iterativo.