Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 5
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E tenho a impressão de que alguém simplesmente não tem nada melhor para fazer e começar a ficar esperto, embora a opinião seja - não vá) ... e como você pode ver acima - não apenas meu
Deve-se usar um método no qual a densidade da distribuição de erros não é importante. Métodos não-paramétricos.
Não conhecemos de modo algum a distribuição de erros para forex. Formalmente - e estritamente - os erros são as diferenças entre os valores modelados e os valores modelo obtidos sobre a população gênica, ou seja, valores puramente teóricos. Os resíduos são obtidos em distinções de valores modelados dos valores do modelo na amostra disponível, mas dificilmente serão também normais, já que as séries cronológicas financeiras (seus retornos, para ser mais exato) não são normais (!) e são espessamente escalonadas e com pico, enquanto é muito difícil modelar taisvalores espessamente escalonados.
Eu até aborreci e derivei por incrementos horários a distribuição original (turquesa =)) e a normal com os mesmos parâmetros de média e sd. Como você pode ver, está longe de ser normal. E o teste de normalidade está longe de passar.
Os métodos que dependem da normalidade dos erros são clássicos, a partir do século 20, métodos como a regressão linear e a análise de variância. Mas podemos passar sem eles.
Leia o wiki).
Se você conduziu pesquisas em flat, como fizeram os autores da estratégia bitcoin, então você certamente sabe melhor como as diferenças entre a curva real e a ideal afetam o resultado.
A distribuição gaussiana, a mais popular na natureza e amplamente utilizada na ciência (da sociologia à física nuclear) é aceita com hostilidade por muitos na comunidade MQL no que diz respeito à sua aplicabilidade ao mercado.
Não sou um matemático, mas quando olho para a distribuição de barras ou volumes de carrapatos por níveis de preço, a imagem me lembra um sino. Especialmente nos mercados planos. Por exemplo. Toda a história do EURUSD parece um apartamento global.
Se você conduziu pesquisas em flat, como fazem os autores da estratégia bitcoin, então você certamente sabe melhor como as diferenças entre a curva real e a ideal afetam o resultado.
A distribuição de Gauss é a mais difundida na natureza e amplamente utilizada na ciência (da sociologia à física nuclear) por alguma razão não é aceita por muitos na comunidade MQL como aplicável ao mercado.
Não sou um matemático, mas quando olho para a distribuição de barras ou volumes de carrapatos por níveis de preço, a imagem me lembra um sino. Especialmente nos mercados planos. Por exemplo. Toda a história do EURUSD parece um apartamento global.
A densidade é medida em incrementos de preços, não nos preços em si.
Isso é interessante. Posso ter a fórmula?
Colega, estes são os princípios básicos!
Você pode tomar diferentes fórmulas, tais como as mais populares:
Pr - preço
t - tempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t) - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Assim, quando os economistas dizem que medimos, por exemplo, a variância de tal instrumento, eles fazem o seguinte: variância = soma((Xi - X^)^2) / (N - 1),
onde Xi é o incremento calculado por uma das fórmulas,
X^ é o X com um limite - a estimativa da amostra do valor incremental médio na amostra disponível
N - 1 é o tamanho da amostra menos um,
e a fórmula completa é uma estimativa imparcial da variação.
E então esses economistas começam a pensar que a densidade de incrementos é normal e tentam fazer algo como: sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
onde a raiz da variância é uma estimativa do desvio padrão e toda a fórmula é um alongamento da consequência da normalidade sobre a série não(!)normal para obter uma estimativa do limite extremo do spread de preços em m passos à frente com 95% de probabilidade. E os erros são obtidos, é claro.
Espero ter explicado aproximadamente. E a série inicial de preços não se assemelha a uma série normal mesmo na primeira aproximação, ao contrário dos incrementos.
Colega, estes são os princípios básicos!
Você pode tomar diferentes fórmulas, tais como as mais populares:
Pr - preço
t - tempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t) - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Assim, quando os economistas dizem que medimos, por exemplo, a variância de tal instrumento, eles fazem o seguinte: variância = (Xi - X^)^2 / (N - 1),
onde Xi é o incremento calculado por uma das fórmulas,
X^ é o X com uma tampa - uma estimativa de amostra do valor médio dos incrementos na amostra disponível
N - 1 é o tamanho da amostra menos um,
e a fórmula completa é uma estimativa imparcial da variação.
E então esses economistas começam a pensar que a densidade de incrementos é normal e tentam fazer algo como: sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
onde a raiz da variância é uma estimativa do desvio padrão e toda a fórmula é um alongamento da consequência da normalidade sobre a série não(!)normal, a fim de obter uma estimativa do limite extremo do spread de preços em m passos à frente com 95% de probabilidade. E os erros são obtidos, é claro.
Espero ter explicado aproximadamente. E a série inicial de preços não se assemelha a uma série normal mesmo na primeira aproximação, ao contrário dos incrementos.
Eu olhei para as fórmulas. Sim, esta abordagem se encaixa aqui. Obrigado!
Eu quero ler o básico. Talvez haja um livro de texto sobre o assunto acima?
Eu olhei para as fórmulas. Sim, ela está colada a esta abordagem. Obrigado!
Eu quero ler o básico. Talvez haja um livro de texto sobre os tópicos acima?
Há um bom ouvido do básico
Eu olhei para as fórmulas. Sim, ela está colada a esta abordagem. Obrigado!
Eu quero ler o básico. Talvez haja um livro de texto com o assunto acima?
Honestamente, eu mesmo não li nenhum livro didático. Basicamente, eu pego em dia com o processo de análise.
O principal neste caso, não tome por garantidas as palavras dos estudiosos. Eu lhes digo, os analistas de ações ainda os consideram como um processo normal simplesmente porque é conveniente.
Eu recomendaria um livro sobre análise de séries cronológicas. Mas também haverá ali um monte de Arima, Garch, coisas de raiz unitária que talvez não se apliquem ao forex.
variância = soma((Xi - X^)^2) / (N - 1),