Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 7
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Qual é o objetivo? É claro que você pode encontrá-lo se procurar, uma vez que os mercados têm surgido com todos os tipos de indicadores diferentes, cada um dos quais pode estar ligado a algo com maior ou menor sucesso.
СанСаныч Фоменко:
O Partido ensina que a aplicação da regressão linear às séries de preços é incorreta porque elas são não-estacionárias. :)
O autor no post acima acabou de falar mal. Os pacotes estatísticos têm procedimentos padrão para o processamento de séries temporais: destacando a tendência, destacando o componente sazonal e levando em conta a diferença. O autor quis dizer o primeiro.
Não é apenas um lugar, há várias vezes em toda a seção. Fiz uma pequena leitura. O artigo está nas piores tradições dos livros didáticos mais deprimentes dos estudantes.
Outra coisa que encontrei: "Todos os exemplos de transformação Box-Cox dados anteriormente se referem ao caso quando a lei de distribuição da seqüência original é assumida como normal. ".
Como diabos você deu um link para este artigo, você não é um adepto do movimento "distribuição anti-normal"? Ou você não está?
Como você se ligou a este artigo, você é um adepto do movimento de "distribuição anti-normal"? Ou você está?
Quando tentamos aplicar estatísticas, a pedra angular, a fundação, é a questão da APLICABILIDADE de uma determinada ferramenta dessa ciência.
Seu exemplo não contém variáveis aleatórias - uma constante. A dispersão se refere SOMENTE a variáveis aleatórias. Em seu caso particular, houve um resultado exclusivo das estatísticas: o cálculo da variância mostrou que números constantes, e não números aleatórios, foram fornecidos como entrada.
A singularidade de seu exemplo é que o resultado é correto e facilmente explicável. Normalmente, se você não justificar cuidadosamente a possibilidade de usar uma ferramenta, como a regressão linear, será obtido um resultado que nada tem a ver com a realidade e, portanto, completamente inutilizável na prática: os números serão, podem ser vistos (gopher visível), mas na realidade, todos esses números não o são! Apenas um jogo de números.
Usando a regressão linear como exemplo: um algoritmo padrão (não um caseiro) calcula os coeficientes de regressão e, geralmente, a coluna da extrema direita nos diz se os coeficientes de regressão que vemos realmente existem. Se a coluna da extrema direita tem um valor de 0,5 (50%), então é certo que os números impressos não existem. Se é 10%, então é assim, no nevoeiro. mas se é menos de 5%, então os números realmente existem. E isto só pode ser acreditado se você tiver conseguido justificar a POSSIBILIDADE de aplicar esta regressão muito linear de antemão.
E o que o faz pensar que não são números aleatórios. Números aleatórios de repente não cabem em uma linha reta? Eles também podem desenhar uma pintura de Repin.
E em geral, a conversa não foi sobre os dados, mas sobre a fórmula, o que ela representa e o significado que ela carrega.
Como você se ligou a este artigo, você é um adepto do movimento de "distribuição anti-normal"? Ou você está?
Na verdade, a conversa não foi sobre os dados, mas sobre a fórmula, o que ela representa e o significado que ela carrega.
Como se você tivesse caído da lua. Como se a identificação das ondas fosse complicada. O principal problema da análise e, conseqüentemente, do comércio é a identificação da tendência.
Embora a pergunta não seja para mim. Permitam-me que me apresente: Um soldado do exército do General Gauss. Particular, sem formação.
No primeiro post do autor deste tópico, há uma descrição com fórmulas em formato pdf. Gostaria de poder encontrar uma tradução adequada. https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf
De acordo. Se se pudesse saber exatamente se o mercado é plano ou de tendência, a maioria dos especialistas em alta freqüência seria rentável.
Neste posto, seção 5, tendências tomadas
https://www.mql5.com/ru/articles/363
o autor mostra uma aproximação perfeitamente aceitável da amostra de incrementos ao normal. Há muito se sabe como lidar com pontos que não se encontram em linha reta - eles são excluídos da amostra por cerca de 7-10% dos valores máximos do módulo. Então, até mesmo o critério de boa adaptação da Kolmogorov (que é muito sensível à forma de distribuição) mostra que a amostra é normal. Quanto aos valores excluídos, estes são os pontos em que a tendência atual se decompôs. A fonte de onde veio esta metodologia (li algo em inglês há muito tempo, não me lembro onde) basicamente sugere a formação de amostras de incrementos a partir de pontos que estão entre os pontos de quebra de tendência, isto é o que é sugerido para ser chamado de tendência atual.
Isto é interessante.
Uma nota importante: o autor escreve que para a regressão linear e a ANOVA é assumida uma distribuição normal dos dados. Esta é uma afirmação muito longa e incorreta que muitas pessoas repetem sem pensar. Trata-se, na verdade, de assumir uma distribuição normal dos erros do modelo. Os dados em si podem não ser normais.
regressão Bayesiana, regressão linear, redes neurais, algoritmos evolutivos..... eh quão rica é a comunidade de sugadores de mercado.... e quão felizes são os profissionais que acreditam em seuscientífico modelos............)
como ainda não está claro que o mercado é uma coisa simples... algorítimos complexos -- estragam tudo porque não são relevantes
mas não - vá em frente, tanto melhor para aqueles que não se masturbam com a matemática, mas puxam os níveis de resistência, observam as falsas quebras, constroem uma posição e..... o resto é desconhecido para a maioria do fórum (é receber cédulas no caixa eletrônico)
nós voamos e vocês rastejam, seus tolos...........
Embora a pergunta não seja para mim. Permitam-me que me apresente: Um soldado do exército do General Gauss. Particular, sem formação.
No primeiro post do autor do tópico, há uma descrição com fórmulas em formato pdf. Gostaria de poder encontrar uma tradução adequada. https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf
De acordo. Se se pudesse saber exatamente se o mercado é plano ou de tendência, a maioria dos especialistas em alta freqüência seria rentável.
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