Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 01): Regresión lineal"
Es sólo una opinión sin fundamento... No necesito la ciencia para decir que SMA tiene una correlación muy fuerte con el precio, ¡es literalmente el precio medio! Parece como "hacer trampa" un poco para obtener una línea recta agradable en sus ejemplos, pero no estoy seguro de si hay mucho valor en ella. Se podría argumentar que los valores de coeficiente de correlación cercanos a 1 deberían eliminarse, ya que probablemente se derivan directamente del precio y, por lo tanto, no predicen realmente la dirección, sino que simplemente repiten lo que ya podemos ver a simple vista en un gráfico sin ningún indicador.
Cometí un error en el cálculo de regresión múltiple, por favor, no considere los modelos en la sesión de regresión múltiple como estoy trabajando actualmente en la actualización del contenido
saludos cordiales
Mis numerosos estudios demuestran que no hay potencial predictivo en la regresión lineal en el mercado actual.
Todavía hay algo de potencial predictivo en la regresión parabólica, pero sólo después de que se hayan reconocido los canales parabólicos.
Pero llegará un momento en que este potencial se agote. :((
Todavía hay algo de potencial predictivo en la regresión parabólica, pero sólo después de que se hayan reconocido los canales parabólicos.
Pero llegará un momento en que este potencial se agote. :((
Omega J Msigwa regresión múltiple, por favor no considere los modelos en la sesión de regresión múltiple como estoy trabajando actualmente en la actualización del contenido
saludos cordiales
Echa un vistazo a la regresión múltiple en este artículo https://www.mql5.com/es/articles/10928
Data Science and Machine Learning part 03: Matrix Regressions
- www.mql5.com
This time our models are being made by matrices, which allows flexibility while it allows us to make powerful models that can handle not only five independent variables but also many variables as long as we stay within the calculations limits of a computer, this article is going to be an interesting read, that's for sure.
Hola,
¿Puedo preguntar por qué total_data se establece en 744? ¿Por qué 744?
Pregunte si mantenemos y_nasdag_predicted. donde hacer jupyter Notebook
puede procesar
gracias
puede procesar
gracias
Archivos adjuntos:
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72 kb
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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 01): Regresión lineal:
Es hora de que los tráders entrenemos nuestros sistemas y aprendamos a tomar nuestras propias decisiones en función de lo que muestren los números. En este proceso, evitaremos los métodos visuales o intuitivos que usa todo el mundo. Marcharemos perpendicularmente a la dirección general.
La regresión lineal simple tiene una variable dependiente y una variable independiente. Este es un intento de comprender la relación entre dos variables, por ejemplo, cómo cambia el precio de una acción al cambiar una media móvil simple.
Datos complejos
Supongamos que hay valores de indicadores dispersos aleatorios basados en el precio de un activo (situación habitual).
En este caso, nuestro indicador/variable independiente podría no ser un buen predictor del precio del activo/variable dependiente.
Autor: Omega J Msigwa