Il modello di regressione di Sultonov (SRM) - che pretende di essere un modello matematico del mercato. - pagina 25

 

Possiamo negoziare con successo ad un prezzo normalmente distribuito perché sappiamo che la probabilità di trovare il prezzo vicino alla mediana è più alta che lontano da essa. In altre parole, facciamo trading nella direzione della mediana. Puoi chiamarla previsione dei prezzi, ma non hai bisogno di nessun modello di mercato, regressione o rete neurale per un trading di successo.

 
gpwr:

Possiamo negoziare con successo ad un prezzo normalmente distribuito perché sappiamo che la probabilità di trovare il prezzo vicino alla mediana è più alta che lontano da essa. In altre parole, facciamo trading nella direzione della mediana. Puoi chiamarla previsione dei prezzi, ma non hai bisogno di nessun modello di mercato, regressione o rete neurale per un trading di successo.

Ti stai contraddicendo, la mediana è il risultato della regressione in questi casi!
 
yosuf:
Ti contraddici, la mediana è il risultato della regressione in questi casi!


La mediana è calcolata come segue

m = SOMMA( x[i] )/N

Non vedo alcuna regressione qui.

 
Amico, che follia di massa...
 
TheXpert:
Amico, che follia di massa...

Qual è il problema? La conversazione riguardava un prezzo normalmente distribuito, non una divagazione casuale, che sono due cose diverse.
 
gpwr:


La mediana è calcolata in questo modo

m = SOMMA( x[i] )/N

Non vedo alcuna regressione qui.

Per vedere la regressione qui, basta trasformare per il ricalcolo ricorsivo.

(e non è la mediana, a proposito ;)

 
gpwr:


La mediana è calcolata come segue

m = SOMMA( x[i] )/N

Non vedo alcuna regressione qui.

Se non lo vedete, non significa che lo stesso risultato possa essere ottenuto dall'analisi di regressione dei dati osservativi disponibili. A proposito, l'RMS descrive in modo soddisfacente anche la legge della distribuzione normale stessa con un errore del 3,85%:

ׂ

 
yosuf:

Se non lo vedete, non significa che lo stesso risultato possa essere ottenuto dall'analisi di regressione dei dati osservativi disponibili. A proposito, l'RMS descrive in modo soddisfacente anche la legge della distribuzione normale stessa con un errore del 3,85%:


Solo perché puoi adattare il tuo modello di regressione a qualsiasi cosa, non significa che devi farlo.
 
Demi:

Tutte le ipotesi di base della teoria della correlazione e della regressione si basano sul presupposto che i dati in studio siano normalmente distribuiti. I vostri input (prezzo) hanno una distribuzione normale?

Non abbiamo ancora raggiunto il prezzo e stiamo lavorando con valori calcolati di classi note di funzioni e il requisito della normalità della distribuzione dei dati di input perde il suo significato, poiché non stiamo lavorando con dati osservazionali in questa fase. Capisco la sua preoccupazione, ma per ora può stare tranquillo - non violiamo le leggi della statistica.
 
gpwr:

Solo perché puoi adattare il tuo modello di regressione a qualsiasi cosa, non significa che devi farlo.

Beh, non farlo :)
Motivazione: