Discussione sull’articolo "Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico (Parte 01): Regressione Lineare"
Grazie mille, aspettavo una serie di articoli su questo argomento!
Solo un'opinione non istruita... Non ho bisogno della scienza per dire che la SMA ha una correlazione molto forte con il prezzo, è letteralmente il prezzo medio! Sembra che si stia "barando" un po' per ottenere una bella linea retta nei tuoi esempi, ma non sono sicuro che ci sia molto valore in questo. Si potrebbe argomentare che i valori di coef di correlazione prossimi a 1 dovrebbero essere eliminati in quanto probabilmente derivano direttamente dal prezzo e quindi non predicono realmente la direzione, ma si limitano a ripetere ciò che possiamo già vedere a occhio nudo su un grafico senza un singolo indicatore.
Ho commesso un errore nel calcolo della regressione multipla, si prega di non considerare i modelli sulla sessione di regressione multipla in quanto sto attualmente lavorando per aggiornare il contenuto.
Cordiali saluti
I miei numerosi studi dimostrano che la regressione lineare non ha alcun potenziale predittivo nel mercato attuale.
Esiste ancora un certo potenziale predittivo nella regressione parabolica, ma solo dopo aver riconosciuto i canali parabolici.
Ma arriverà un momento in cui questo potenziale si esaurirà.
Esiste ancora un certo potenziale predittivo nella regressione parabolica, ma solo dopo aver riconosciuto i canali parabolici.
Ma arriverà un momento in cui questo potenziale si esaurirà.
Omega J Msigwa della regressione multipla, si prega di non considerare i modelli della sessione di regressione multipla in quanto sto lavorando all'aggiornamento dei contenuti.
Cordiali saluti
Controllare la regressione multipla su questo articolo https://www.mql5.com/it/articles/10928
Data Science and Machine Learning part 03: Matrix Regressions
- www.mql5.com
This time our models are being made by matrices, which allows flexibility while it allows us to make powerful models that can handle not only five independent variables but also many variables as long as we stay within the calculations limits of a computer, this article is going to be an interesting read, that's for sure.
Ciao,
Posso chiedere perché total_data è impostato a 744? Perché 744?
Chiedete se manteniamo y_nasdag_predicted. dove fare jupyter Notebook
può elaborare
grazie
può elaborare
grazie
File:
y_nasdag_predicted.png
72 kb
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Il nuovo articolo Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico (Parte 01): Regressione Lineare è stato pubblicato:
È il momento per noi trader di allenare i nostri sistemi e noi stessi a prendere decisioni in base a ciò che dicono i numeri. Non con i nostri occhi, o ciò che le nostre viscere ci fanno credere, è qui che il mondo si sta dirigendo, quindi spostiamoci perpendicolarmente nella direzione dell'onda.
La regressione lineare semplice ha una variabile dipendente e una variabile indipendente. Qui stiamo cercando di capire la relazione tra due variabili, ad esempio, come cambia il prezzo di un'azione con il cambio di una media mobile semplice.
Dati Complessi
Supponiamo di avere valori casuali su un grafico di dispersione di un indicatore, confrontati con il prezzo delle azioni (qualcosa che accade nella vita reale).
In questo caso, il nostro Indicatore/variabile indipendente potrebbe non essere buono a predire il nostro prezzo delle azioni/variabile dipendente.
Autore: Omega J Msigwa