Ecuación de regresión - página 9
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pero puedes hacer una regresión polinómica multivariada... ¿es peor que la regresión lineal? no lo sé, sólo hay una comprobación - si la precisión de la predicción aumenta o el tiempo de predicción aumenta con la misma precisión, entonces sí, es mejor... No sé qué sentido tiene comprobarlo, pero no sólo hay que entender cómo se hace, sino que hay que explicar todo a la herramienta...
Puedes hacer la regresión que quieras. ¿Cómo que peor o mejor? ¿Acaso has leído mi bicicleta? Hay que saber qué herramienta aplicar a cada cosa. Escribí mis chorradas siendo ignorante de los conceptos de regresión y cercanos a ella. Tenía que conseguir claramente lo que quería. Lo hice. Luego descubrí que podía subsumirse en la definición de regresión lineal multivariante.
Y si metes un polinomio, o cualquier otro, no entiendo nada.
Tratar de predecir el comportamiento de un instrumento financiero a través de cualquier regresión de otros instrumentos financieros es sin duda el camino a seguir. Pero es tan trivial... que estoy seguro de que es un callejón sin salida. Y la aplicación de cualquier regresión multivariante no es un problema. Sólo tienes que entender por qué lo haces, no sólo por el deseo de probar algo que aún no has probado.
alsu:
será mejor, pero también cargará el ordenador:)
No carga nada. Los métodos numéricos mandan.
P.D. Hombre, lee tus escritos. Suena muy bien, todo tipo de términos, etc. Pensé lo mismo cuando leí los otros sin entender los términos. Y de hecho están discutiendo cosas de nivel escolar tan elemental... Sólo hay que leer un poco sobre los fundamentos del análisis de regresión, cómo se plantea el problema. Y entenderás que la discusión es sobre las ideas más simples a un nivel superior al de la AM.
....
Y si pones un polinomio, o cualquier otro polinomio, entonces no entiendo nada.
Tratar de predecir el comportamiento de un instrumento financiero a través de cualquier regresión de otros instrumentos financieros es ciertamente una forma. Pero es tan trivial... que estoy seguro de que es un callejón sin salida. Y la aplicación de cualquier regresión multivariante no es un problema. Sólo tienes que entender por qué lo haces, en lugar de querer probar algo que aún no has probado.
Si no ves el sentido (no entiendes lo que haces y por qué lo haces), entonces todo será estúpido y sin sentido. Tienes toda la razón.
El análogo absoluto de esta acción. tomar 2 máquinas, los parámetros de clase optimizada... ...optimicé parámetros para una demo, no mejor que una real... y luego me rasqué la cabeza, optimicemos tres máquinas, OK, las optimicé, fui a la real... bam, caimán todo el camino... aprendido sobre RSI ... optimización... bam... red neuronal... bam...
y así sucesivamente, porque la gente no usa la cabeza, actúa como un robot...
Z.I. alsu puede pensar. se nota en las preguntas. hace las preguntas correctas. Si consigue la respuesta, bien hecho, está pensando con la cabeza y no con el ordenador, quizás consiga la respuesta...
Si no entiendes lo que haces y por qué lo haces, todo será tonto y sin sentido. Tienes toda la razón.
No a un nivel superior, sino literalmente al nivel de un demoledor. Una vez escribí aquí que la regresión lineal es l.c. de dos mates diferentes más comunes. La gente no lo creyó inmediatamente. Este es el tema.
No insulte el análisis de regresión con los casos más simples.
En una nota relacionada, son los métodos de estimación de la regresión distintos de OLS los que me hicieron pensar. Sólo veo la aplicación de la regresión hasta ahora en el ámbito de la construcción de carteras óptimas. Y en la previsión de la rentabilidad de la cartera óptima. Pero de ninguna manera BP de instrumentos financieros.
Ya se ha propuesto abiertamente una cartera relativamente óptima con todos los detalles...
Sí, no un nivel por encima, sino literalmente al nivel del demoledor. Una vez escribí aquí que la regresión lineal es la l.c. de dos dummies diferentes más comunes. La gente no lo creyó inmediatamente. Este es el tema.
Alexei, sabes muy bien que he estado ahí, en ese hilo. Es que el hombre hace las preguntas correctas.
Así, tenemos una serie temporal que contiene N muestras. A estas alturas no importa qué se entiende exactamente por muestras: ticks, OHLC u otra cosa. Lo importante parece ser la respuesta a la pregunta sobre la longitud óptima de la muestra de entrenamiento n que no es igual a N, el número óptimo de parámetros ajustables k<=n (grado del polinomio)
1. He contestado que el grado polinómico es como máximo 3. No uso la regresión, este número viene dado por otras consideraciones (niveles de dif. estocástica)
2. el número óptimo de parámetros ajustables es cero
3. La longitud óptima de la muestra no lo sé, todavía no puedo calcular, me parece que depende de al menos dos variables, la hora del día y ACF. pero así es como ...
¿Qué se entiende por "óptimo"?
Esta palabra sólo la he podido aplicar a la construcción de la mejor cartera del escaparate.
Realización de simulaciones con los pares EURUSD-GBPUSD
Se utilizó una ecuación de regresión lineal.
Puedes interpretarlo o sugerir tus propias variantes del experimento.
El archivo está en el adjunto.
He escrito un ejemplo de regresión lineal multivariante. El algoritmo para obtener un sistema de ecuaciones lineales (se puede resolver con Gauss) se da en la función GetLinearMatrix:
También se adjunta el archivo de Mathcad.