Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 32
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Sono stupito dall'alto livello di padronanza dei metodi matematici da parte dei relatori e dalla loro completa mancanza di comprensione dei principi della loro applicabilità. Qualsiasi analisi di regressione ha correlato i dati. Se non c'è correlazione, la regressione non è applicabile. Se la distribuzione delle quantità in studio è diversa da quella normale, anche i metodi di statistica parametrica non sono applicabili. Il mercato non ha la proprietà della normalità. Anche il mercato come processo non dipende dal tempo. Entrambe queste cose, tuttavia, sconfiggono alla radice l'idea stessa dell'analisi di regressione.
Sono stupito dall'alto livello di competenza nei metodi matematici dei partecipanti alla discussione sullo sfondo di una completa mancanza di comprensione dei principi della loro applicabilità. Qualsiasi analisi di regressione ha correlato i dati. Se non c'è correlazione, allora la regressione non è applicabile. Se la distribuzione delle quantità in studio è diversa da quella normale, anche i metodi di statistica parametrica non sono applicabili. Il mercato non ha la proprietà della normalità. Anche il mercato come processo non dipende dal tempo. Entrambe queste cose, tuttavia, sconfiggono alla radice l'idea stessa dell'analisi di regressione.
Bene, finalmente la voce della ragione.
Un tempo, lo studio della matematica applicata iniziava con lo studio degli errori sistematici del primo e del secondo tipo, il cui significato era tratto dall'analisi dei sistemi piuttosto che dalla statistica.
Il primo tipo di errore sistematico è stato formulato come segue:
L'applicazione corretta di metodi corretti a dati a cui questi metodi non si applicano.
La base dell'applicazione dei metodi matematici in generale e dei metodi statistici in particolare è il MOTIVO dell'applicabilità di questi stessi metodi. E oggi l'importanza di questa giustificazione è aumentata ripetutamente in relazione all'ampio accesso agli strumenti matematici più sofisticati sotto forma di pacchetti software: non è necessario capire la costruzione interna del metodo - un paio di linee e tutto il resto. Ma per giustificare l'applicazione di....
La PRNG normale genera numeri distribuiti uniformemente. Per convertire una distribuzione uniforme in una distribuzione normale, è necessario utilizzare uno speciale algoritmo di conversione.
Sono stupito dall'alto livello di padronanza dei metodi matematici da parte dei relatori e dalla loro completa mancanza di comprensione dei principi della loro applicabilità. Qualsiasi analisi di regressione ha correlato i dati. Se non c'è correlazione, la regressione non è applicabile. Se la distribuzione delle quantità in studio è diversa da quella normale, anche i metodi di statistica parametrica non sono applicabili. Il mercato non ha la proprietà della normalità. Anche il mercato come processo non dipende dal tempo. Entrambe queste cose, cancellano l'idea stessa di analisi di regressione, qualunque essa sia alla radice.
E ciò che mi sorprende è l'incoerenza nei post dei partecipanti con un alto livello di competenza. Recentemente, in un altro thread di Illita, hai confermato l'esistenza di una distribuzione normale. È vero, lì si parlava dello spread e tu hai scritto: "L'analisi della distribuzione è interessante solo dal punto di vista dello studio delle condizioni di trading. Il pesce non c'è" e ora scrivi "Il mercato non ha la proprietà della normalità".
Non sono io quello che ha scritto sul fatto che la volatilità, gli incrementi, hanno una legge di distribuzione vicina alla normale e ha dato dei grafici. L'ho solo preso in considerazione perché ci credo.
In generale, sono interessato all'approccio bayesiano stesso e al tentativo di calcolare una misura di probabilità come prodotto di probabilità usando la formula di Bayes. E spetta a tutti costruirci sopra una regressione. Credo che qui ci siano dei pesci nell'acqua.
Bene, finalmente la voce della ragione.
Un tempo, lo studio della matematica applicata iniziava con lo studio degli errori sistematici del primo e del secondo tipo, il cui significato era tratto dall'analisi dei sistemi piuttosto che dalla statistica.
Il primo tipo di errore sistematico è stato formulato come segue:
L'applicazione corretta di metodi corretti a dati a cui questi metodi non si applicano.
La base dell'applicazione dei metodi matematici in generale e dei metodi statistici in particolare è il MOTIVO dell'applicabilità di questi stessi metodi. E oggi l'importanza di questa giustificazione è aumentata ripetutamente in relazione all'ampio accesso agli strumenti matematici più sofisticati sotto forma di pacchetti software: non è necessario capire la costruzione interna del metodo - un paio di linee e tutto il resto. Ma per RICONOSCERE l'applicazione di....
Grazie per il promemoria degli errori sistemici. Nella tua breve storia dell'analisi tecnica in un post su questo thread hai scritto: "Il posto dei modelli bayesiani nei mercati finanziari è lungo e chiaramente definito - non applicabile".
È molto interessante come sono stati applicati i modelli bayesiani e chi ha determinato l'immutabilità. I metodi bayesiani sono ampiamente utilizzati nel rilevamento di frodi, spam, medicina. Perché li rifiuta nel forex?
Voglio citare una discussione di Habra su Bayes.
"Probabilmente vale la pena dire che tali metodi, quando si progettano gli algoritmi, richiedono una cultura matematica abbastanza alta dello sviluppatore, poiché il minimo errore nell'output e/o nell'implementazione delle formule di calcolo annullerà e screditerà l'intero metodo. I metodi probabilistici sono particolarmente inclini a questo, perché il pensiero umano non è adattato a lavorare con categorie probabilistiche, e quindi non c'è "visibilità" e comprensione del "significato fisico" dei parametri probabilistici intermedi e finali. Tale comprensione c'è solo per i concetti di base della teoria della probabilità, e poi bisogna solo combinare molto attentamente e derivare cose complesse secondo le leggi della teoria della probabilità - il senso comune per gli oggetti composti non è più utile. In particolare, le battaglie metodologiche abbastanza serie che si svolgono nei libri moderni di filosofia della probabilità, così come un gran numero di sofismi, paradossi ed enigmi su questo argomento sono legati a questo".
Grazie per il promemoria degli errori sistemici. Nella tua breve storia dell'analisi tecnica in un post su questo thread hai scritto: "Il posto dei modelli bayesiani nei mercati finanziari è lungo e chiaramente definito - non applicabile".
Molto interessante come sono stati applicati i modelli bayesiani e chi ha determinato l'immutabilità.
Rileggi il mio post.
La stessa cosa, ma con parole diverse.
Ogni metodo matematico è applicabile a dati molto specifici, quindi l'applicabilità della Bayesiana non è determinata da nessuno, ma dai dati a cui è applicata. Diversi post sono stati dedicati a questo problema.
E per dirlo ancora più semplicemente, un cacciavite per le viti e una chiave per i bulloni.
Ancora una volta leggete il mio post. Lo stesso, ma in altre parole.
Ogni metodo opaco è applicabile a dati molto specifici, quindi l'applicabilità di Bayes non è determinata da nessuno, ma dai dati a cui viene applicato. Diversi post sono stati dedicati a questo problema. E per dirla ancora più semplicemente, un cacciavite alle viti, e una chiave ai bulloni.
Rileggi il tuo post di nuovohttps://www.mql5.com/ru/forum/72329/page17 Trovo difficile da discutere. Permettetemi di fare una domanda.
È stato dimostrato qui che gli incrementi di prezzo hanno una legge di distribuzione vicina alla normalità. Non sei d'accordo con questo?
Voglio usare questo come probabilità a priori nella formula di Bayes. È sbagliato?
P.S. "E ancora più semplicemente, un cacciavite per le viti e una chiave per i bulloni". Le buone viti moderne hanno la chiave esagonale (quando è difficile lavorare con un cacciavite) e i buoni bulloni hanno le fessure per il cacciavite (quando non si può arrivare con una chiave). Vi prego di capire questo sia letteralmente che figurativamente. Il mio punto è che questi dati (viti e bulloni) sono di natura molto diversa. Non credo che i dati dei piani di "battaglia" delle borse (con cui opera l'analisi tecnica classica) siano adeguati al Forex. Nel Forex, purtroppo, c'è una simulazione di gioco del mercato reale.
Voglio usare questo come probabilità a priori nella formula di Bayes. È sbagliato?
Non faccio regressione bayesiana.
Sono un matematico professionista, forse un cattivo matematico, MA per me, i soliti passi sono per me per qualsiasi modello:
Oppure possiamo semplicemente tenere a mente (come scritto sopra) che l'applicazione delle regressioni nel mercato è una cosa intrigante, se Dio vuole, che gli incrementi di prezzo, non i prezzi stessi, si inseriranno in qualche GARCH.
Sono stupito dall'alto livello di padronanza dei metodi matematici da parte dei relatori e dalla loro completa mancanza di comprensione dei principi della loro applicabilità. Qualsiasi analisi di regressione ha correlato i dati. Se non c'è correlazione, allora la regressione non è applicabile. Se la distribuzione delle quantità in studio è diversa da quella normale, anche i metodi di statistica parametrica non sono applicabili. Il mercato non ha la proprietà della normalità. Anche il mercato come processo non dipende dal tempo. Entrambi cancellano l'idea stessa dell'analisi di regressione, non importa quale sia alla radice.
L'analisi di regressione non richiede una distribuzione normale dei dati di input, ma una distribuzione normale dei residui del modello.
Tutti i dati economici, le caratteristiche dei prezzi, ecc. sono correlati. Non ci sono dati non correlati.
Il prezzo dipende dal tempo.