Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 5
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Et j'ai l'impression que quelqu'un n'a tout simplement rien de mieux à faire que de commencer à devenir intelligent, bien que l'opinion soit - no go) ... et comme vous pouvez le voir ci-dessus - pas seulement le mien
Il faut utiliser une méthode dans laquelle la densité de la distribution des erreurs n'est pas importante. Méthodes non paramétriques.
Nous ne connaissons pas du tout la distribution des erreurs pour le forex. Formellement - et strictement - les erreurs sont les différences entre les valeurs modélisées et les valeurs du modèle obtenues sur la population génétique, c'est-à-dire les valeurs purement théoriques. Les résidus sont obtenus en distinguant les valeurs modélisées des valeurs du modèle sur l'échantillon disponible, mais ils ne seront pas non plus normaux, car les séries temporelles financières (leurs rendements, pour être plus exact) ne sont pas normales ( !) et sont fortement alignées et en pointe, alors qu'il est très difficile de modéliser unesérie aussifortement alignée et en pointe.
J'ai même pris la peine de calculer pour les incréments horaires la distribution originale (turquoise =)) et la distribution normale avec les mêmes paramètres de moyenne et d'écart-type. Comme vous pouvez le constater, c'est loin d'être normal. Et le test de normalité est loin d'être réussi.
Les méthodes qui reposent sur la normalité des erreurs sont des méthodes classiques, datant du 20e siècle, telles que la régression linéaire et l'analyse de la variance. Mais on peut s'en passer.
Lisez le wiki).
Si vous avez mené des recherches à plat, comme l'ont fait les auteurs de la stratégie bitcoin, vous savez certainement mieux comment les différences entre la courbe réelle et la courbe idéale affectent le résultat.
La distribution gaussienne, la plus populaire dans la nature et largement utilisée dans les sciences (de la sociologie à la physique nucléaire), n'est pas appréciée par de nombreux membres de la communauté MQL quant à son applicabilité au marché.
Je ne suis pas mathématicien, mais lorsque je regarde la distribution des barres ou des volumes en ticks par niveaux de prix, l'image me fait penser à une cloche. Surtout sur les marchés plats. Par exemple. L'ensemble de l'histoire de l'EURUSD ressemble à un plat global.
Si vous avez mené des recherches à plat, comme le font les auteurs de la stratégie bitcoin, vous savez certainement mieux comment les différences entre la courbe réelle et la courbe idéale affectent le résultat.
La distribution de Gauss est la plus répandue dans la nature et largement utilisée dans les sciences (de la sociologie à la physique nucléaire). Pour une raison quelconque, elle n'est pas acceptée par beaucoup dans la communauté MQL comme applicable au marché.
Je ne suis pas mathématicien, mais lorsque je regarde la distribution des barres ou des volumes en ticks par niveaux de prix, l'image me fait penser à une cloche. Surtout sur les marchés plats. Par exemple. L'ensemble de l'histoire de l'EURUSD ressemble à un plat global.
La densité est mesurée sur les incréments de prix, et non sur les prix eux-mêmes.
Oh ! Maintenant c'est intéressant. Je peux avoir la formule ?
Collègue, ce sont les bases !
Vous pouvez prendre différentes formules, comme les plus populaires :
Pr - prix
t - temps
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Ainsi, lorsque les économistes disent que nous avons mesuré, par exemple, la variance d'un tel instrument, ils font la chose suivante : variance = somme((Xi - X^)^2) / (N - 1),
où Xi est l'incrément calculé par l'une des formules,
X^ est le X avec un plafond - l'estimation de l'échantillon de la valeur incrémentale moyenne dans l'échantillon disponible.
N - 1 est la taille de l'échantillon moins un,
et la formule entière est une estimation sans biais de la variance.
Et puis ces économistes commencent à penser que la densité des incréments est normale et essaient de faire un truc du genre : sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
où la racine de la variance est une estimation de l'écart-type et la formule entière est un étirement de la conséquence de la normalité sur les séries non( !)normales afin d'obtenir une estimation de la limite extrême de l'écart de prix en m étapes avec une probabilité de 95%. Et les erreurs sont obtenues, bien sûr.
J'espère que j'ai expliqué approximativement. Et la série de prix initiale ne ressemble pas à une série normale, même en première approximation, contrairement aux incréments.
Collègue, ce sont les bases !
Vous pouvez prendre différentes formules, comme les plus populaires :
Pr - prix
t - temps
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Ainsi, lorsque les économistes disent que nous avons mesuré, par exemple, la variance d'un tel instrument, ils font la chose suivante : variance = (Xi - X^)^2 / (N - 1),
où Xi est l'incrément calculé par l'une des formules,
X^ est le X avec un capuchon - une estimation par échantillon de la valeur moyenne des incréments dans l'échantillon disponible.
N - 1 est la taille de l'échantillon moins un,
et la formule entière est une estimation sans biais de la variance.
Et puis ces économistes commencent à penser que la densité des incréments est normale et essaient de faire quelque chose comme : sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
où la racine de la variance est une estimation de l'écart-type et la formule entière est un étirement de la conséquence de la normalité sur les séries non( !)normales afin d'obtenir une estimation de la limite extrême de l'écart de prix en m étapes avec une probabilité de 95%. Et les erreurs sont obtenues, bien sûr.
J'espère que j'ai expliqué approximativement. Et la série de prix initiale ne ressemble pas à une série normale, même en première approximation, contrairement aux incréments.
J'ai regardé les formules. Oui, cette approche convient ici. Merci !
Je veux lire l'essentiel. Peut-être existe-t-il un manuel sur ce sujet ?
J'ai regardé les formules. Oui, c'est collé à cette approche. Merci !
Je veux lire l'essentiel. Peut-être existe-t-il un manuel sur les sujets susmentionnés ?
Il y a une bonne oreille de l'essentiel.
J'ai regardé les formules. Oui, c'est collé à cette approche. Merci !
Je veux lire l'essentiel. Peut-être qu'il existe un manuel traitant du sujet ci-dessus ?
Honnêtement, je n'ai pas lu de manuels moi-même. En fait, je m'accroche au processus d'analyse.
L'essentiel dans cette affaire, c'est de ne pas prendre pour argent comptant les paroles des universitaires. Je vous le dis, les analystes boursiers les prennent encore comme un processus normal, simplement parce que c'est pratique.
Je vous recommande un livre sur l'analyse des séries chronologiques. Mais il y aura aussi un tas de trucs sur Arima, Garch, Unit Root qui pourraient ne pas s'appliquer du tout au forex.
variance = somme((Xi - X^)^2) / (N - 1),