Equação de regressão - página 7
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P.S. Seu tópico ameaça tornar-se um dos mais fascinantes e informativos neste fórum. São poucos, realmente poucos.
De fato, tantos luminárias em um só lugar. Então, o que estamos discutindo? Regressão, eu acho.
Há um botão no terminal chamado "Canal de Regressão Linear". Você não gosta, embora seja muito agradável e prático para obliques.
Acho que também não gosto, embora às vezes eu o desenhe - por uma questão de cortesia. A razão é simples: desenhando uma regressão linear assumimos que o modelo de quociente será um conjunto de segmentos. Absurdo completo.
E se tomarmos uma ordem diferente de regressão? Isso significa que o modelo de quociente será uma regressão dessa ordem escolhida. Também é um disparate.
Portanto, talvez primeiro defina verbalmente o que acontece em um quociente, depois escolha um modelo, estime esse modelo e é aí que a questão da regressão é resolvida.
O modelo ARPSS(p,d.q) mastigado - contém em particular regressão com ordem p. Se alguém ler Box, descobre que p não é necessariamente maior que 0, ou seja, existem BPs onde a regressão BP não se aplica de forma alguma e é modelada por outros meios.
Sem suposições verbais sobre a BP, ou seja, suposições sobre o tipo de modelo que queremos identificar, a conversa é puramente cognitiva, matemática e TC irrelevante.
Diga-me, a que dados você pretende aplicar a análise de regressão? E para que fim?
Nada pessoal, mas você tem a impressão de que quer comer sopa com um martelo porque prega melhor do que uma colher.
Eu simplesmente não entendo a idéia, por que você quer aplicar a análise de regressão? E para que propósito?
O exemplo do candidato é um bom exemplo.
Joga - toma-o como dado e maravilha-se com os fossos de gordura...
Hilariante! (c) Kolobok com um charuto gordo.
Há uma cultura na vida. A mesma pureza de pensamento e habilidade deve estar na análise.
(Um estatístico cuidadoso teria jogado fora esta observação - e não teria revelado na quarta ordem de sua "puxada pelas orelhas tortas" e o resultado da "prova" que foi prefigurada) - é uma pena que Сandid tenha sido silencioso sobre o autor.
Amo o martelo, porém. :)
hrenfx- É assim mesmo! Afinal, todos nós nos lembramos que no início havia uma idéia. o modelo, e depois a aproximação.
Portanto, aqui também. se sabemos que existem erros de medição (eles são inevitáveis no mundo físico - real, E ENTÃO é mais fácil para nós aceitá-los como base dos desvios) - um modelo.
Mas se fizermos uma assinatura dos dados (por exemplo, o fluxo favorito de citações em CD do venerável Estrela da Manhã... :) - então os erros serão bem diferentes, e o modelo de mercado ainda mais.
Mas não nas observações, mas na avaliação da situação dos erros dos jogadores. E a fumaça deles - em nenhuma barra você notará os dados. Prival está certo - mas ele mesmo está se fumegando.
E elipsóides com complexidades NP para resolver problemas de busca extrema com restrições - um ornamento para a mesa. Como se houvesse tais problemas. Para o tópico do tópico - como o discurso de Golokhvastov. Ele está se vangloriando!
Imho.
-- A criança se derramou.
Para normal, no sentido, aplicável ao forex ;), discussão de regressões - eu chamo!
E não se esqueça da liquidez - o motor do progresso!
;)
Eu simplesmente não entendo a idéia, então por que você quer aplicar a análise de regressão? E para que propósito?
O que há para entender. Pergunte aos outros porque querem aplicar Machka, RSI, MACD e outros antigos indicadores clássicos. Mas aqui está a regressão.
Eu entendo os argumentos da faa , mas apenas parcialmente. O fluxo de citações parece mesmo com pedaços de parcelas mal coladas, que não estão mal previstas.
P.S. Michael Andreevich, bem, não vamos confundir as águas com o software da empresa, que é proprietária do recurso, eh?
FreeLance: (um estatístico cuidadoso jogaria fora esta observação - e não se divertiria na quarta ordem de suas "curvas puxadas pelos ouvidos" e o resultado da "evidência" que foi prevista)
Toda esta dança estatística de pandeiro em torno da rejeição de grandes picos "aleatórios" é na verdade uma tentativa velada de forçar a distribuição real (distribuição da vida real com caudas gordas) a uma distribuição de cauda fina. Tudo isso com o mesmo desejo de trabalhar com fórmulas convenientes e não com a realidade inconveniente.
...E a fumaça deles - você não vai notar em nenhum dado de bar. Prival está certo - mas o próprio shara-ha-ha-ha-ha...
Aqui estou eu, só que às vezes não posso escrever por razões fora do meu controle :-))
E quando falam de modelos e rabos gordos. Eu sempre me lembro de kamal e kniff e releio seus posts (lamento que eles não estejam no fórum muito alfabetizados) bom tópico. matemático até me "chamou" de tigre bengala lá :-))
https://www.mql5.com/ru/forum/105771/page15
kamal 09.12.2007 00:50
Bem no final, para não jogar aqui apenas como um "assassino de idéias", vou expressar uma idéia muito simples, que eu costumava empurrar até mesmo em meu artigo aqui no mql4.ru, e que à medida que cresci na experiência comercial prática, tornou-se cada vez mais importante: o modelo padrão Gaussiano de caminhadas geométricas aleatórias é salvo de todos os problemas, repensando apenas um parâmetro: o tempo. Esta idéia já foi mencionada aqui, mas não é pecado repeti-la novamente: olhe para a carraça! E os efeitos como "caudas pesadas", como "volatilidade", e muitas outras coisas desaparecerão.
alsu 21.09.2010 21:44
tudo já está formalizado, leia o link, o que está em russo (primeiro em 3 pp). O problema de regressão de quantis é reduzido ao problema de programação linear: encontre o mínimo de função linear sob restrições lineares.
Escreva fórmulas. Leva 2-3 minutos para programar e encontrar uma solução no matcad. Muita gente aqui pode fazer isso muito bem...
alsu 21.09.2010 21:44
escreva as fórmulas. Leva 2-3 minutos para programar e encontrar uma solução no Matcadet. Muita gente aqui pode fazer isso muito bem...
O que há de errado com as fotos do fórum? Não posso inserir png.
Leia http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/quantile/quantile.pdf, parágrafo 2, o próprio começo, onde o problema da LP é descrito. Todas as fórmulas estão lá.
O que há para pegar. Já aprendemos que os comerciantes não estão dispostos a aplicar Machka, RSI, MACD e outras coisas a partir dos indicadores clássicos. Bem, aqui está a regressão.
A abordagem do "querer" parece errada. Eu lhe darei minha opinião:
1. Uma transformação é realizada sobre os dados do mercado (a mais simples é pegar a parte de cima do ZigZag). Por exemplo, tomando todos os carrapatos como eles são - estes são tops do ZigZag com a condição de um joelho mineiro de 1 ponto). Obtivemos uma matriz de dados, onde cada coluna corresponde a um parâmetro observado (por exemplo, o preço de algum instrumento financeiro) do mercado. E cada fila é um vetor de condição de mercado no espaço de observação.
2. Supõe-se que se encontrarmos uma regressão efetiva (linear, polinomial ou qualquer outra - não importa), ela dará desvios relativamente baixos em algum intervalo de dados fora (antes e depois) de sua construção.
3. Investigar estatisticamente o comportamento da regressão fora de suas parcelas. Pontos fracos são encontrados. Encontre as causas.
Como a maioria das pessoas faz (todos os mesmos pontos) :
1. Um (dois ou três, no máximo) instrumento financeiro é tomado. Nenhuma transformação é realizada, eles apenas levam todos os carrapatos (barras - mais frequentemente).
2. Eles usam qualquer coisa que queiram por "querer" considerações.
3. Não há pesquisa estatística. Um Consultor Especialista é escrito e otimizado, esperançosamente.
Eu entendo os argumentos da faa, mas apenas parcialmente. O fluxo de citações parece mesmo com pedaços de parcelas mal coladas que não estão mal previstas.
Meus argumentos, como eu penso e teria gostado, foram mais profundos.
O TS tem sempre algum tipo de modelo por baixo dele - independentemente do desejo do autor do TS. Se o autor do TC nega este fato - então o chukcha montando na tundra com a canção: o que eu vejo, eu canto. Isto não é um insulto - há milhares de anos a Chukchi vem dirigindo do ponto A ao B sem nenhum ponto de referência e sem problemas. Os autores da TC também - eles chegam ao ponto de lucro.
Se você pensar no modelo, você pode aprender muitos resultados inesperados sobre seu sistema comercial, não visíveis à primeira vista.
O modelo mais preciso é o Prival's com seus carrapatos. Mas é possível fazer uma previsão de uma hora com base em carrapatos? Em uma tabela horária é, em princípio, possível - há apenas uma vela. E em carrapatos? Prevendo pelo menos 60 velas para frente? Isso é possível? Em um mercado não-estacionário? E qual é o intervalo de confiança? Meu entendimento é que não há resposta para estas perguntas.
Vamos pegar o modelo ARPSS (p, d, q) onde d=q=0. Se p=1, é uma linha reta. Esta seção do mercado é bem possível. Além disso, é possível fazer uma previsão. Mas teríamos que aceitar as condições externas a este modelo que: há uma tendência e ele é estacionário, e o ruído deve ser menor que SL. Se não houver outros elementos em nosso modelo que o aproximem da vida real, muito em breve descobriremos que o depósito é nulo.
Qual modelo é melhor? Um mais complexo que leva tudo em conta, como o de Prival, ou um mais rude? Não há uma resposta teórica. Há um empírico - em caso de estimativas de modelo iguais, o mais simples deve ser usado. A partir deste último segue um ponto fundamental sobre modelos: não há nada a discutir sobre modelos se você não tiver um sistema sólido para avaliá-los.
Dado o acima exposto, concluo sobre o tema: nenhum modelo com regressão embutida e nenhuma avaliação do resultado obtido. O estudante fala sobre regressão, e de uma forma muito primitiva (lembre-se do post sobre a análise de regressão).
FreeLance 22.09.2010 04:28
Mas se você fizer uma assinatura dos dados (por exemplo, o fluxo favorito de citações em CD da sempre-memorável Estrela da Manhã... :) -Então os erros serão bem diferentes e o modelo de mercado será ainda mais.
O modelo é decidido antes do CD e o CD não pode influenciar o modelo. Inicialmente, você olha para a citação e tenta ver: existe ou não uma tendência? existem ou não ciclos? e qual é a volatilidade? Diferentes CDs para o mesmo instrumento e prazo não podem afetar as respostas a estas perguntas. O padrão está à frente, tudo o resto está atrás.
já está formalizado, leia o link, o em russo (o primeiro em 3 páginas). O problema de regressão de quantidade é reduzido ao problema de programação linear: encontre o mínimo de função linear sob restrições lineares.
Eu estava pensando aqui, a descida por gradiente funcionará pior do que o método simplesx, já que o grad-t é mais geral. Sendo todas as outras coisas iguais, não é menos iterativo.