Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 33
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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.
Il tuo post ha zero senso: "Le navi sovietiche navigano nella distesa del Gran Teatro; il mercato forex è un mercato decentralizzato; tutto è interconnesso; tutto dipende l'uno dall'altro e anche dal tempo".
Sai, potrei anche sostenere che il Grande Bollitore di Porcellana sta girando tra Marte e la Terra e controlla tutti i mercati della Terra...
Non voglio essere coinvolto nelle stronzate che imponi, ma piuttosto dovresti mostrarci le tue reali conoscenze in materia: quali sono le correlazioni deterministiche reali che funzionano nei mercati (non dirci nulla sulla matrice di correlazione, perché è banale).
La dipendenza dal tempo come criterio obbligatorio per l'applicabilità dell'analisi di regressione è un po' esilarante, per favore......
Non faccia finta di essere un idiota e non distorca le mie parole. Dove ho scritto che la dipendenza dal tempo è un criterio di applicabilità obbligatorio? È solo che questo particolare thread sta tentando una previsione basata su un modello di regressione. O stai dicendo che per una previsione "domani sarà più costoso di oggi", la dipendenza dal tempo del processo previsto non è richiesta?
Quindi volete che vi venga mostrato il coefficiente di correlazione tra, per esempio, il prezzo (t-1) e il prezzo t e davvero non sapete che c'è una forte correlazione tra queste variabili?
O mostrare il coefficiente di correlazione tra per esempio EURUSD e AUDUSD?
Non sa che c'è una forte correlazione?
Riguardo alla dipendenza dal tempo come criterio obbligatorio per l'applicabilità dell'analisi di regressione - non c'è dubbio, glad......
Dimitri:
Il prezzo dipende dal tempo...
Sì, beh, stiamo aspettando la tua prova di questo apogeo del tuo pensiero creativo.
Ricevi, xxxxxx, una granata:
EUR multiplo R = .70504504 F = 1654.618
R?= .49708851 df = 1.1674
Numero di casi: 1676 R?aggiustato = .49678809 p = 0.000000
Errore standard della stima: .076419726
Intercetta: 5.857784198 Errore standard: .1120961 t( 1674) = 52.257 p = 0.0000
Decifrare o non decifrare?
La variabile indipendente è il tempo.
La variabile dipendente è EURUSD, D1.
R^2 = 0.49708851
R = 0.70504504
Sono stupito dall'alto livello di competenza nei metodi matematici dei partecipanti alla discussione contro 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.
Vasily, mi dispiace. Ma questa storia della normalità della distribuzione mi dà sui nervi. Scusa ancora per la domanda immodesta, sei zombificato da qualche parte, sei come una copia della normalità della distribuzione? Qui ce n'è solo uno che riesce a codificare al contrario di tutti i demagoghi.
E mi sorprende 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. Qui non c'è nessun pesce" 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 ci sia un pesce da friggere qui.
In primo luogo, non ho mai negato che esista una distribuzione normale.
In secondo luogo, quel post riguardava dati di un altro tipo - misure tra i prezzi della domanda e dell'offerta.
In terzo luogo, il processo è stato considerato come una prima approssimazione. Non si è mai nemmeno parlato di costruire un modello robusto per prevedere qualcosa. Sì, è possibile determinare lo spread medio e la sua distribuzione intorno a questa media utilizzando le gaussiane a colpo d'occhio. Cioè per fare un tale SymbolInfo esteso. Va notato che a giudicare dal livello della sua competenza, l'autore dell'articolo deve essere intitolato: "Come fare un SymbolInfo esteso".