Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 31
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J'ai réalisé un programme qui permet d'obtenir les coefficients a et b pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale lorsqu'on applique une distribution normale avec une espérance égale à ax+b.
L'algorithme se réduit à énumérer les valeurs possibles de a et b dans les lignes y=ax+b, en les substituant dans la formule de Bayes P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y) ; (1)
La fonction de probabilité P(x,y|a,b) est considérée comme la formule de distribution normale avec l'espérance ax+b. La mesure du maximum de vraisemblance de la formule de Bayes est inversement proportionnelle à l'écart-type.
La ligne droite (ligne rouge) construite par les coefficients a et b (pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale) coïncide presque avec le même indicateur (ligne jaune) de la régression linéaire de la kodobase.
Dmitry Fedoseev, Vladimir et les autres "Copenhagenistes" avaient raison.
Nous avons obtenu la même chose, plus une mesure probabiliste de l'ajustement de a, b x et y par la formule de Bayes. Dans ce cas (dépendance linéaire, distribution normale de y, distribution uniforme de a et b), il s'avère être inversement proportionnel à l'écart-type. Peut-être cette mesure sera-t-elle utile dans l'analyse.
J'ai un autre problème : je n'arrive pas à comprendre certaines formules où il faut comprendre les signes algébriques.
Si vous voulez parler de mes et de vos codes montrant les distributions de ticks par niveaux de prix, il n'y a que quatre opérations arithmétiques.
Si vous voulez parler des méthodes bayésiennes et généralement probabilistes, vous ne pouvez représenter intuitivement que certains concepts de base. Si l'objet est complexe, vous devez vous tromper, et le résultat est une perte de temps. Vous avez besoin d'une sorte de culture mathématique ou quelque chose comme ça. Et les formules sont compliquées. Mais ce n'est pas grave. Moi, avec un "C" en mathématiques supérieures, quelque chose commence à avoir du sens. Et sur le forum, les gens donnent des concepts et des formules clés pour ne pas se perdre dans la théorie.
Il y a un article récemment - vous pourriez le trouver utile...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/
Eh bien, "recherche" est un peu difficile à dire. Alors j'ai passé en revue les coefficients, je les ai mis dans une formule. C'est juste quelque chose pour vous aider à démarrer.
Merci pour cet article. Ça fait longtemps que j'ai envie de lire sur l'entropie. J'y ai même un exemple de code.
P.S. Ton ancien avatar avec l'éléphant était cool.
Je pensais que c'était juste des bavards. Je respecte votre persistance et votre volonté de comprendre la théorie et de l'appliquer en pratique.
Merci. J'ai lu votre fil de discussionPrédire le marché sur la base d'indicateurs macroéconomiques. Impressionnant.
P.S. Et les "bavards" du fil de discussion sur Baeis sont intéressants.
Veuillez expliquer la différence entre les indicateurshttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ethttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Si avec la première, il semble clair qu'elle construit une ligne au milieu des cotations dans une plage de barres donnée, alors la seconde, qui ressemble à une barre coulissante, n'est pas claire ?
Veuillez expliquer la différence entre les indicateurshttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ethttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Si avec la première, il semble clair qu'elle trace une ligne au milieu des cotations dans une plage de barres donnée, alors la seconde, qui ressemble à une barre coulissante, n'est pas claire ?
La régression linéaire n'est pas statique - le premier indicateur montre visuellement quelles données ont été utilisées pour le calcul et affiche un seul point comme résultat, et le second montre le calcul sur chaque point, respectivement, sans visualisation du calcul. En d'autres termes, en tant que commerçants, nous ne sommes pas intéressés par les données passées, nous voulons utiliser le potentiel de prévision de l'indicateur sur la régression.
Félicitations au créateur de ce fil et aux lecteurs pour les vacances ! Santé, paix et prospérité à vous et à vos proches !
Je vais essayer d'appliquer le théorème de Bayes dans la pratique.
Tâche. En utilisant le théorème de Bayes, déterminez quelle valeur d'un tick qui n'est pas encore arrivé est la plus probable.
Étant donné. Série chronologique x,y.
y=ax+b Une ligne allant du dernier tick au futur.
P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y) ; (1) Formule de Bayes.
P(a,b|x,y)est la probabilité que les coefficients a et b correspondent aux coordonnées x et y d'un futur tic.
Nous devons trouver des valeurs a et b telles que cette probabilité (ou plus correctement,une mesure de probabilité) soit maximale.
P(x,y|a,b) - prenons l'histogramme réel de la distribution des ticks par niveaux de prix comme fonction de vraisemblance. La fonction est définie par un tableau à deux dimensions (matrice) : fourchette de prix - probabilité, rapport en pourcentage des ticks tombant dans cette fourchette sur le nombre total de ticks. (voir figure 1)
P(a) Le coefficient a détermine la pente de la droite. Elle peut être à la fois positive et négative. La probabilité de l'un ou l'autre signe de la valeur, est déterminée à partir du même diagramme.
P(b) Le coefficient b détermine la pente de la ligne par rapport à l'axe du temps.
Les coefficients a et b déterminent l'incrément du prix. Comme l'ont souligné les participants, la distribution des augmentations de prix a une forme proche de la normale. Je propose de considérer que le coefficient b est normalement distribué. Vous pouvez le définir avec un générateur de nombres aléatoires (RNG) avec une distribution gaussienne.
P(x,y) est un diviseur normalisant. Une valeur constante.
Pour l'écriture du programme, veuillez indiquer si le RNG standard de MT4 a une distribution normale des résultats ou en utiliser un autre.
Fig. 1
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