Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 31
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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)
P(x,y|a,b) é tomada como a função de probabilidade P(x,y|a,b), que é uma 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.
Tenho outro problema: não consigo entender algumas fórmulas em que é preciso entender os sinais algébricos.
Se você se refere a mim e seus códigos mostrando a distribuição de carrapatos por níveis de preço, existem apenas quatro operações aritméticas.
Se você se refere a métodos Bayesianos e geralmente probabilísticos, você pode representar intuitivamente apenas alguns conceitos básicos. Se o objeto for complexo, você precisa interpretá-lo de forma errada e o resultado será em vão. Você precisa de um tipo de cultura matemática ou algo assim. E as fórmulas são complicadas. Mas tudo bem. Eu, com um "C" em matemática superior, algo está começando a fazer sentido. E no fórum as pessoas dão conceitos e fórmulas chave para não se perderem em teoria.
Há um artigo recentemente - você pode achá-lo útil...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/
Bem, "pesquisa" é um pouco bocado boca-a-boca. Então, passei pelos coeficientes, coloquei-os em uma fórmula. É apenas algo para você começar.
Obrigado pelo artigo. Há muito tempo que eu quero ler sobre entropia. Tenho até mesmo um exemplo de código lá.
P.S. Seu antigo avatar com o elefante era legal.
Pensei que eram apenas caixas de conversa. Respeito sua persistência e vontade de compreender a teoria e aplicá-la na prática.
Obrigado. Li seu tópicoPrevendo o mercado com base em indicadores macroeconômicos. Impressionante.
P.S. E as "tagarelas" no fio Baeis são interessantes.
Favor explicar a diferença entre os indicadoreshttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ehttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Se com a primeira parece claro que ela constrói uma linha no meio das aspas em uma determinada gama de barras, então a segunda, que parece uma barra deslizante, não está clara?
Favor explicar a diferença entre os indicadoreshttps://www.mql5.com/ru/code/7812 ehttps://www.mql5.com/ru/code/7325.
Se com a primeira parece claro que traça uma linha no meio das aspas em uma determinada gama de barras, então a segunda, que parece uma barra deslizante, não está clara?
A regressão linear não é estática - o primeiro indicador mostra visualmente quais dados foram usados para o cálculo e exibe apenas um ponto como resultado, e o segundo mostra o cálculo em cada ponto, respectivamente, sem a visualização do cálculo. Isto é, como comerciantes, não estamos interessados em dados passados, queremos usar o potencial de previsão do indicador sobre a regressão.
Parabéns ao criador deste fio condutor e aos leitores do feriado! Saúde, paz e prosperidade para você e seus entes queridos!
Vou tentar aplicar o teorema de Bayes na prática.
Tarefa. Usando o teorema de Bayes, determinar qual o valor de um tique que ainda não chegou é o mais provável.
Dado. Série cronológica x,y.
y=ax+b Uma linha desde o último tick até o futuro.
P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1) fórmula Bayes.
P(a,b|x,y)é a probabilidade de que os coeficientes a e b correspondam às coordenadas x e y de um tick futuro.
Precisamos encontrar a e b que esta probabilidade (ou mais corretamente,uma medida de probabilidade) seja máxima.
P(x,y|a,b) - vamos tomar o histograma real da distribuição de carrapatos por níveis de preço como uma função de probabilidade. A função é definida por uma matriz bidimensional (matriz): faixa de preço - probabilidade, relação percentual de carrapatos dentro desta faixa para o número total de carrapatos. (ver figura 1)
P(a) O coeficiente a determina a inclinação da linha reta. Pode ser tanto positivo quanto negativo. A probabilidade de um ou outro sinal do valor, é determinada a partir do mesmo diagrama.
P(b) O coeficiente b determina a inclinação da linha em relação ao eixo do tempo.
Os coeficientes a e b determinam o incremento do preço. Como os participantes enfatizaram, a distribuição dos aumentos de preços tem um formato próximo ao normal. Proponho considerar que o coeficiente b é normalmente distribuído. Você pode configurá-lo com um gerador de números aleatórios (RNG) com uma distribuição gaussiana.
P(x,y) é um divisor normalizador. Um valor constante.
Para a redação do programa, favor informar se o RNG padrão do MT4 tem distribuição normal de resultados ou usar outro.
Fig. 1
Parabéns ao criador deste fio condutor e aos leitores do feriado! Saúde, paz e prosperidade para você e seus entes queridos!