記事"一連の指標シグナルに対する単純ベイズ分類器"についてのディスカッション - ページ 2

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Rashid Umarov:

そして、別の記事のトピック - 自動的に互いに独立した指標を見つける方法？

そして、任意のインジケータコレクションからロボットを作成するための簡単なノウハウがあります。さらに、MQL5ウィザードを使って、基本アルゴリズムにトレーリングや管理などを追加することもできます。

はい、そのようなトピックがあります。インターネット上で記事を見つけることができます。インターネット上で記事を見つけることができます。私には準備のできた資料がありませんし、詳しく説明するにはおそらく多くの時間がかかるでしょう。同時に、mql5.comにはこの トピックに関する出版物がすでにある。

 
Stanislav Korotky:

とはいえ、mql5.comにはこの トピックに関する出版物がすでにある。

リンクとリマインダーに感謝する。

 
Rashid Umarov:

リンクと注意喚起に感謝する。

提供されたリンクは難解で実用的なものであり、エクセルやRのようなものなしに既製の "働く車 "を要求しているという私の考えは正しかったのだろうか？これは、将来の潜在的な著者のために私が明確にしていることです。;-)

 
Stanislav Korotky:

私は、与えられた参考文献が理解しにくく、実際に適用するのが難しいという考えを正しく理解しただろうか？これは、将来の著者になる可能性のある人たちのために、私が明確にしていることである。;-)

確かに、スマートフォンの使い方は誰でも知っているが、無線工学やその他の複雑な科学の基礎は誰も知らない。

 

ナイーブ・ベイズ分類器は、特徴量（我々の場合は指標）の集合から強い独立性を必要とします。このような独立性は、通常の意味のある指標の集合では得られないという記述に出会ったことがあります。

 
Alexey Nikolaev:

ナイーブ・ベイズ分類器には、特徴量（この場合は指標）の集合からの独立性、つまり全体としての独立性（対になるもの、相関のないものだけではない）が強く求められます。

理論的な計算結果と、複数の指標に基づくテスト 戦略の実際の結果を比較することが可能になります。 1つの戦略で3つの指標が上限で、それ以上は挿入できないと思います。

 

おそらく、その通りでしょう。理論的な観点からは、独立したインジケータは（カウントするバーの数と同じ数でも）もっと多く存在する可能性があります。
考察はおおよそ以下の通りである。n本のバーがあるとします。例えば、p(i)=(open(i)+close(i))/2のように、それぞれの平均価格p(i)を定義しよう。確率変数p(1),...,p(n)の集合は、もちろん従属である。しかし、価格の系列は、独立した増分の系列と考えるのが近いことが知られている。したがって、n個の確率変数の集合d(1)=p(2)-p(1)、d(2)=p(3)-p(2)、...d(n-1)=p(n)-p(n-1)、p(n)は独立に近い。さて、この集合のどの関数の集合も、そのうちの1つの関数の式にのみ引数が含まれていれば、独立である。簡単に言えば、関数I1(d1,d2)とI2(d3,p4)からなる4本の棒の集合は独立であるが、I1(d1,d2,d3)とI2(d3,p4)はd3のために独立ではない。
例えば、2つの異なるMAは常に従属である。しかし、2つ目のMAが1つ目のMAの周期だけ後ろにずれているような2つのMAを取ると、1つ目のMAとその差のシステムは独立になる。

 
どうやら私が示した独立集合の例は間違っているようだ。正しい集合は、例えば、価格と価格とMAの差の集合である。
 
Rashid Umarov:

私の言葉でもっと簡単に説明しよう：

1.3つの戦略があるとする：

  • Strat_AはインジケーターAをベースにした戦略で、勝率はP(Win|A) =0.63。
  • インジケーターBに基づくStrat_B戦略、勝率P(Win|B) =0.58
  • インジケータCに基づくストラテジーStrat_C、勝率P(Win|C) =0.57

2.3つの指標A、B、Cはすべて互いに相関がない、つまり、互いに独立して市場に参入するシグナルを出す。

3.Start_ABC戦略の理論的な勝率を計算する必要があり、この戦略では3つの指標すべてが同時に同じ方向へのエントリーを示した場合にのみマーケットエントリーが発生する。

P(Win|ABC) = P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) /[ P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) - (1 - P(Win|A))* (1 - P(Win|B))* (1 - P(Win|C)) ]。]


ありがとう！そうすると、P(Win|ABC)は常に各層より大きいことがわかります。

Rashid Umarov:

そして、別の記事のトピックは、互いに独立な指標を自動的に見つける方法でしょうか？

そして、あらゆるインジケーターのコレクションからロボットを作成する方法に関する簡単なノウハウがほぼ完成しました。次に、MQL5ウィザードを使って、基本的なアルゴリズムにトレーリングやマニファクチャリングなどを追加することができます。

任意のウィンドウ(N)を取り、それを時間軸に伸ばし、各瞬間の相関行列を構築します。そしてすべての行列を合計し、平均を求めます。平均行列の対応するセルの値がゼロに近ければ近いほど、区間Nの長さにわたって指標間の独立性が高いことを示します。

おそらくRでは、これは1行で行われるでしょう。なぜなら、このような作業は、明らかに統計研究の最初のものの1つだからです。

 
fxsaber:

ありがとう！そうすると、P(Win|ABC)は常に各層より大きいことがわかる。

ただし、すべての戦略が相互に独立で、0.5より大きい確率を与える場合に限る。

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