ベイズ回帰 - このアルゴリズムを使ってEAを作った方はいらっしゃいますか？ - ページ 7

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Dmitry Fedoseev:
何が言いたいのか？もちろん、探せば見つかる。市場はさまざまな指標を生み出し、それぞれが大なり小なり何かに付随しているものだからだ。
理由はないんです。ただの事実です)
 

СанСаныч Фоменко:

党は、価格系列は非定常であるため、線形回帰を適用することは誤りであると教えている。:)

 
Mike:
上の記事の著者が言い間違えただけです。統計パッケージには、時系列を処理するための標準的な手順がある：トレンドを強調し、季節成分を強調し、差を取る。筆者は最初の1枚を意味した。

一箇所だけでなく、全セクションで何度かあります。少し読みました。この記事は、最も退屈な学生の教科書の最悪の伝統を受け継いでいる。

もう一つ、「先に挙げたBox-Cox変換の例はすべて、元の数列の分布則が 正規であると仮定した場合である。".

いったいどうやってこの記事のリンクを貼ったのか、あなたは「反正規分布」運動の信奉者ではないのか。それとも、違うのでしょうか？

 
Dmitry Fedoseev:

反正規分布」運動の信奉者であるあなたが、いったいどうやってこの記事にリンクを張ったのでしょうか？それとも、あなたが？

そんなの書いたことないよ、同僚。:)あなたは勘違いしています。
 
СанСаныч Фоменко:

統計学を応用しようとするとき、その基礎となるのは、その科学の特定のツールの適用可能性（applicability）の問題 である。

あなたの例では、ランダムな変数が含まれていません - 定数です。分散とは、あくまでも確率変数のことである。今回のケースでは、乱数ではなく定数が入力されていることが分散計算でわかるという、統計学ならではの結果が出ました。

あなたの例のユニークな点は、結果が正しく、簡単に説明できることです。通常、線形回帰の ようなツールを使用する可能性を慎重に正当化しない場合、現実とは何の関係もない結果が得られ、したがって、実際には完全に使用できません：数字は、彼らが見ることができる（ゴッファー可視）、しかし現実には、これらのすべての数字がありません！あなたは、このようなツールを使用することができます。ただの数字遊び。

線形回帰を例にとると、標準的なアルゴリズム（自作ではない）で回帰係数を計算し、通常、右端の列で、私たちが目にする回帰係数が実際に存在するかどうかを教えてくれるのです。右端の列の数値が0.5（50％）であれば、印刷された数値は存在しないことが確認できる。10％なら霧の中の出来事だが、5％以下なら本当に数字が存在することになる。そして、この線形回帰を適用する可能性があることを事前に正当化できた場合のみ、これを信じることができます。

そして、なぜ乱数ではないと思うのでしょうか。乱数が突然、直線に収まらなくなる？また、レーピンの絵も描くことができます。

そして、一般的には、データについてではなく、数式について、それが何を表し、どのような意味を持つかについて会話がなされました。

 
Dmitry Fedoseev:

反正規分布」運動の信奉者であるあなたが、いったいどうやってこの記事にリンクを張ったのでしょうか？それとも、あなたが？

そして、データではなく、数式が何を表し、どんな意味を持つのかが議論されました。

まるで、月から落ちてきたかのように。まるで波の識別が複雑であるかのように。分析、ひいては取引の主な問題は、トレンドを 見極めることです。

自分には関係ない質問ですが。自己紹介をさせてもらうと、ガウス将軍の軍隊の兵士である。プライベート、未経験者。

このスレッドの著者の最初の投稿に、pdf形式の数式を含む説明があります。適切な翻訳が見つかればいいのですが。https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf

同意見です。もし、市場が横ばいかトレンドかを正確に知ることができれば、ほとんどの高頻度取引専門家は利益を上げることができるだろう。

 
Mike:
今回の記事では、第5節、トレンド取り
https://www.mql5.com/ru/articles/363
は、増分の標本が正常に近似していることを示しています。直線上にない点は、最大モジュロ値の7～10%程度でサンプルから除外される。そうすると、コルモゴロフの適合度基準（分布の形に非常に敏感）でも、標本が正規であることがわかります。除外された値については、現在のトレンドが崩れたポイントです。この方法論の出典は（昔、英語で何か読んだのですが、場所は忘れました）基本的にトレンドのブレークポイントの間にあるポイントから増分のサンプルを形成することを提案しており、これを現在のトレンドと呼ぶことが示唆されています。

これは面白いものですね。

一つ重要なことがあります。著者は、線形回帰と ANOVAについて、データの正規分布を仮定していると書いています。これは非常に長い文章で、多くの人が何も考えずに繰り返している間違った文章です。実は、モデル誤差の正規分布を想定していることなのです。データそのものが正常でない可能性があります。

 

ベイズ回帰、線形回帰、ニューラルネットワーク、進化的アルゴリズム......市場のカモのコミュニティはどれだけ豊かか......それを信じるバカがいることがどれだけプロの幸せなことか。科学的 モデル......................)

というのがまだはっきりしないのが、なんとも不思議な市場です...。複雑なアルゴリズム --関連性が ないから失敗する......。
しかし、いや - 進んで、そんなに良い数学にジャックオフしない人のために、むしろ抵抗レベルを描く、偽の休憩を監視し、位置を構築し、....残りはフォーラムのほとんどに知られていない（それはATMで紙幣を取得している）です。


私たちは飛び、あなたたちは這う 愚か者たちよ............愚か者たちよ...................。

 
Yuri Evseenkov:

私への質問ではないのですが。自己紹介をさせてもらうと、ガウス将軍の軍隊の兵士である。プライベート、未経験者。

このスレッドの著者の最初の投稿に、数式を含む説明文がpdf形式で掲載されています。適切な翻訳が見つかればいいのですが。https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf

同意見です。もし、市場が横ばいかトレンドかを正確に知ることができれば、ほとんどの高頻度取引専門家は利益を上げることができるだろう。

ネットで調べないと。もしかしたら、すでに翻訳があるのかもしれません。同じようなものをロシア語で見つけたことがあります。また、一般的に文章が少ないので、翻訳しようと思えば可能でしょう。
 
nowi:

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ある程度は、納得しています。
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