Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 31
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Ho fatto un programma che ottiene i coefficienti a e b ai quali la probabilità secondo il teorema di Bayes è massima quando si applica una distribuzione normale con aspettativa uguale ad ax+b.
L'algoritmo si riduce a enumerare i possibili valori di a e b nelle linee y=ax+b, sostituendo nella formula di Bayes P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1)
La funzione di probabilità P(x,y|a,b) è presa come la formula di distribuzione normale con aspettativa ax+b. La misura di massima verosimiglianza della formula di Bayes è inversamente proporzionale alla deviazione standard.
La linea retta (linea rossa) costruita dai coefficienti a e b (a cui la probabilità secondo il teorema di Bayes è massima) coincide quasi con lo stesso indicatore (linea gialla) della regressione lineare del kodobase.
Dmitry Fedoseev, Vladimir e altri "Copenhagenisti" avevano ragione.
Abbiamo ottenuto lo stesso più una misura probabilistica di adattamento di a,b x e y con la formula di Bayes. In questo caso (dipendenza lineare, distribuzione normale di y, distribuzione uniforme di a e b) risulta essere inversamente proporzionale alla deviazione standard. Forse questa misura tornerà utile nell'analisi.
Ho un altro problema: non riesco a capire alcune formule dove bisogna capire i segni algebrici.
Se intendi i miei e i tuoi codici che mostrano le distribuzioni di tick per livelli di prezzo, ci sono solo quattro operazioni aritmetiche.
Se intendete metodi bayesiani e in generale probabilistici, potete rappresentare intuitivamente solo alcuni concetti di base. Se l'oggetto è complesso, bisogna sbagliare e il risultato è una perdita di tempo. Avete bisogno di una specie di cultura matematica o qualcosa del genere. E le formule sono complicate. Ma va bene così. Io, con una "C" in matematica superiore, qualcosa comincia ad avere senso. E sul forum le persone danno concetti chiave e formule per non perdersi nella teoria.
C'è un articolo recentemente - potresti trovarlo utile...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/
Beh, "ricerca" è un po' una parola grossa. Così ho esaminato i coefficienti e li ho messi in una formula. È solo qualcosa per iniziare.
Grazie per l'articolo. Era da molto tempo che volevo leggere qualcosa sull'entropia. Ho anche un esempio di codice lì.
P.S. Il tuo vecchio avatar con l'elefante era forte.
Pensavo che fossero solo chiacchiere. Rispetto la vostra persistenza e la volontà di capire la teoria e applicarla nella pratica.
Grazie. Ho letto il tuo threadPredire il mercato sulla base di indicatori macroeconomici. Impressionante.
P.S. E le "chiacchiere" sul thread di Baeis sono interessanti.
Si prega di spiegare la differenza tra gli indicatorihttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ehttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Se con il primo sembra chiaro che costruisce una linea in mezzo alle quotazioni in un dato intervallo di barre, allora il secondo, che sembra una barra scorrevole, non è chiaro?
Si prega di spiegare la differenza tra gli indicatorihttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ehttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Se con il primo sembra chiaro che disegna una linea in mezzo alle quotazioni in un dato intervallo di barre, allora il secondo, che sembra una barra scorrevole, non è chiaro?
La regressione lineare non è statica - il primo indicatore mostra visivamente quali dati sono stati usati per il calcolo e visualizza solo un punto come risultato, e il secondo mostra il calcolo su ogni punto, rispettivamente, senza visualizzazione del calcolo. Cioè, come commercianti non siamo interessati ai dati passati, vogliamo usare il potenziale di previsione dell'indicatore sulla regressione.
Complimenti al creatore di questo thread e ai lettori per le vacanze! Salute, pace e prosperità a te e ai tuoi cari!
Cercherò di applicare il teorema di Bayes nella pratica.
Compito. Usando il teorema di Bayes, determinare quale valore di una zecca non ancora arrivata è più probabile.
Dato. Serie temporale x,y.
y=ax+b Una linea dall'ultimo tick al futuro.
P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1) formula di Bayes.
P(a,b|x,y)è la probabilità che i coefficienti a e b corrispondano alle coordinate x e y di un futuro tick.
Dobbiamo trovare a e b tali che questa probabilità (più correttamente dettamisura di probabilità) sia massima.
P(x,y|a,b) - prendiamo l'istogramma reale della distribuzione dei tick per livelli di prezzo come funzione di verosimiglianza. La funzione è definita da un array bidimensionale (matrice): range di prezzo - probabilità, rapporto percentuale di tick che rientrano in questo range rispetto al numero totale di tick. (vedi figura 1)
P(a) Il coefficiente a determina la pendenza della retta. Può essere sia positivo che negativo. La probabilità dell'uno o dell'altro segno del valore è determinata dallo stesso diagramma.
P(b) Il coefficiente b determina la pendenza della linea rispetto all'asse del tempo.
I coefficienti a e b determinano l'incremento del prezzo. Come sottolineato dai partecipanti, la distribuzione degli incrementi di prezzo ha una forma vicina alla normalità. Propongo di considerare che il coefficiente b sia distribuito normalmente. Si può impostare con un generatore di numeri casuali (RNG) con una distribuzione gaussiana.
P(x,y) è un divisore normalizzante. Un valore costante.
Per la scrittura del programma si prega di consigliare se l'RNG standard di MT4 ha una distribuzione normale dei risultati o utilizzarne un altro.
Fig. 1
Complimenti al creatore di questo thread e ai lettori per le vacanze! Salute, pace e prosperità a te e ai tuoi cari!