Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 33
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A análise de regressão não requer uma distribuição normal dos dados de entrada, requer uma distribuição normal dos resíduos do modelo.
Todos os dados econômicos, características de preço, etc., estão correlacionados. Não há dados não correlacionados.
O preço depende do tempo.
Seu posto não faz sentido: "Os navios soviéticos navegam na extensão do Grande Teatro; o mercado forex é um mercado descentralizado; tudo está interconectado; tudo depende um do outro e do tempo também".
Sabe, mais vale argumentar que a Grande Chaleira de Porcelana está circulando entre Marte e a Terra e controla todos os mercados da Terra.
Não quero me envolver nas besteiras que você impõe, mas você deve nos mostrar seu verdadeiro conhecimento sobre o assunto: que correlações determinísticas reais funcionam nos mercados (não nos diga nada sobre a matriz de correlações, porque é trivial).
A dependência do tempo como critério obrigatório para a aplicabilidade da análise de regressão é um pouco hilariante, por favor......
Não finja ser um idiota e não distorça minhas palavras. Onde escrevi que a dependência do tempo é um critério de aplicabilidade obrigatória. É que esta linha em particular está tentando uma previsão baseada em um modelo de regressão. Ou você está dizendo que para uma previsão "amanhã será mais caro que hoje", a dependência do tempo do processo previsto não é necessária?
Então você quer que lhe seja mostrado o coeficiente de correlação entre, por exemplo, preço (t-1) e preço t e você realmente não sabe que existe uma forte correlação entre essas variáveis?
Ou mostrar o coeficiente de correlação entre, por exemplo, EURUSD e AUDUSD?
Você não sabe que existe uma forte correlação?
Sobre a dependência do tempo como critério obrigatório para a aplicabilidade da análise de regressão - tinny at all, glad......
Dimitri:
O preço depende do tempo...
Sim, bem, estamos esperando por sua prova deste apogeu de seu pensamento criativo.
Receber, xxxxxx, uma granada:
EUR Múltiplo R = .70504504 F = 1654.618
R?= .49708851 df = 1.1674
Nº de casos: 1676 ajustado R?= .49678809 p = 0,000000
Erro padrão de estimativa: .076419726
Intercepção: 5,857784198 Std.Error: .1120961 t( 1674) = 52,257 p = 0,0000
Decifrar ou não decifrar?
A variável independente é o tempo.
A variável dependente é EURUSD, D1.
R^2 = 0.49708851
R = 0.70504504
Estou surpreso com o alto nível de proficiência em métodos matemáticos dos participantes na discussão contra uma completa falta de compreensão dos princípios de sua aplicabilidade. Qualquer análise de regressão de dados correlacionados. Se não houver correlação, então a regressão não é aplicável. Se a distribuição das quantidades em estudo for diferente da normal, os métodos estatísticos paramétricos também não são aplicáveis. O mercado não tem a propriedade da normalidade. Também o mercado como um processo não depende do tempo. Ambas as coisas, no entanto, derrotam a própria idéia de análise de regressão em sua raiz.
Vasily, sinto muito. Mas esta porcaria da Normalidade da Distribuição está me enervando. Desculpe novamente, para a pergunta mais imodesta, você está zombificado em algum lugar, você é como uma cópia da normalidade da distribuição? Aqui está apenas um que consegue codificar, em oposição a todos os demagogos.
E o que me surpreende é a inconsistência nos cargos dos participantes com um alto nível de competência. Recentemente, em outro fio Illita, você confirmou a existência de uma distribuição normal. É verdade, lá foi sobre a propagação e você escreveu "A análise da distribuição é de interesse apenas do ponto de vista do estudo das condições comerciais". O peixe não está aqui". E agora você escreve "O mercado não tem a propriedade da normalidade".
Não fui eu quem escreveu sobre o fato de que a volatilidade, os incrementos, têm uma lei de distribuição próxima ao normal e deram gráficos. Eu apenas levei isso em consideração, pois acredito nisso.
Em geral, estou interessado na própria abordagem Bayesiana e na tentativa de calcular uma medida de probabilidade como um produto de probabilidades usando a fórmula Bayes. E cabe a todos construir uma regressão sobre ela. Acho que há um peixe para fritar aqui.
Em primeiro lugar, que existe uma distribuição normal que eu nunca neguei.
Em segundo lugar, esse posto tratava de dados de um tipo diferente - medidas entre os preços de oferta e demanda.
Em terceiro lugar, o processo foi considerado como uma primeira aproximação. Nunca se falou sequer na construção de um modelo robusto para prever nada. Sim, é possível determinar o spread médio e sua distribuição em torno desta média utilizando gaussianos num relance. Isto é, para fazer um SymbolInfo tão extendido. Deve-se observar que, a julgar pelo nível de sua competência, o autor do artigo deve ter o título: "Como fazer um SymbolInfo estendido".