Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 30
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Testado. Fez um programa para obter os coeficientes a e b em que a probabilidade, de acordo com o teorema de Bayes, é máxima ao aplicar uma distribuição normal com expectativa igual a ax+b.
Legal! Definitivamente.
É possível construí-la. Mas como pode ser aplicada à fórmula Bayesiana?
Fiz um indicador semelhante com amortecedores de preços próximos. Eu dividi todo o intervalo calculado em 10 partes. Eu tentei usar um algoritmo similar em meu consultor especializado. Eu não fiquei muito impressionado.
Como cozinhá-lo com o quê?
A densidade não é dos preços em si, mas de seus incrementos.
Na análise Bayesiana, como eles escrevem, a parte mais difícil é decidir sobre a probabilidade a priori. Quando aplicado ao forex, eu acho que é assim.
Não conhecemos as propriedades dos dados localizados à direita da barra zero. O que está à frente disso? Distribuição de preços desconhecidos, distribuição normal, distribuição Laplace ou qualquer outra coisa. Qual distribuição tomamos como probabilidade a priori (função de probabilidade) determinará a probabilidade resultante de acordo com a fórmula de Bayes. Quanto mais plausível for a probabilidade a priori, mais próximos da verdade estão nossos cálculos.
Legal! Absolutamente.
Vale a pena dar uma olhada, comparar os pontos de partida da tendência, pode haver uma diferença.
Obrigado. É raro ouvi-lo dizer isso.
Eu não usei mínimos quadrados para calcular os coeficientes. Eu tirei o indicador da kodobase. A coincidência é quase 100%, apesar de que esse indicador é calculado com base nos preços de fechamento e meu método é "Bayesiano". Eu utilizo OHLC como valor médio.
Fabricou um indicador semelhante com amortecedores de preço de fechamento. Dividiu a seção inteira calculada em 10 partes. Eu tentei usar um algoritmo similar em meu consultor especializado. Eu não fiquei muito impressionado.
Como cozinhá-lo com o quê?
Usei o mesmo programa que um Expert Advisor no DAX alemão. Parece estar tudo bem em um mercado calmo. Mas assim que a VW é pega, Draghi diz algo, os norte-coreanos testam uma bomba termonuclear - os sinos gaussianos se quebram imediatamente, as faixas de preço com os maiores volumes de carrapatos não atraem mais o preço.
Bem, não é tão ruim assim. Notícias como esta raramente acontecem. Vou ter que tentar com o volume.
Tenho outro problema: não consigo entender algumas fórmulas, preciso entender os sinais algébricos.
A distribuição que tomamos como probabilidade a priori (função de probabilidade) determinará a probabilidade resultante de acordo com a fórmula de Bayes. Quanto mais plausível for a probabilidade a priori, mais próximos da verdade estãonossos cálculos.
E quanto ao seu cargo anterior?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
E quanto ao seu cargo anterior?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
Esse posto confirma este. Há uma distribuição normal, mas como são os lucros, ninguém sabe.
Fiz um programa que obtém coeficientes a e b em que a probabilidade, segundo o teorema de Bayes, é máxima quando se aplica uma distribuição normal com expectativa igual a ax+b.
O algoritmo é reduzido a enumerar possíveis valores de a e b nas linhas y=ax+b, substituindo em Bayes a fórmula P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1)
A função de probabilidade P(x,y|a,b) é tomada como a fórmula de distribuição normal com expectativa eixo+b. A medida de máxima probabilidade da fórmula Bayes é inversamente proporcional ao desvio padrão.
A linha reta (linha vermelha) construída pelos coeficientes a e b (na qual a probabilidade, segundo o teorema de Bayes, é máxima) quase coincidiu com o mesmo indicador (linha amarela) da regressão linear a partir da kodobase.
Dmitry Fedoseev, Vladimir e outros "Copenhagenists" estavam certos.
Temos o mesmo mais uma medida probabilística de ajuste de a,b x e y pela fórmula Bayes. Neste caso (dependência linear, distribuição normal de y, distribuição uniforme de a e b) acabou sendo inversamente proporcional ao desvio padrão. Talvez esta medida venha a ser útil na análise.
Há um artigo recente - talvez você o ache útil...
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