Equação de regressão - página 9
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mas você pode fazer uma regressão polinomial multivariada. é pior que a regressão linear? não sei, só há uma verificação - se a precisão da previsão aumenta ou o tempo de previsão aumenta com a mesma precisão, então sim, é melhor... Não sei qual é o objetivo de verificar, mas você não tem apenas que entender como fazê-lo, mas tem que explicar tudo para a ferramenta ...
Você pode fazer qualquer regressão que quiser. O que você quer dizer com pior ou melhor?! Você já leu minha bicicleta? Você tem que entender que ferramenta aplicar a quê! Eu escrevi minhas besteiras ignorando os conceitos de regressão e próximo a ela. Eu tinha que conseguir claramente o que eu queria. Eu fiz. Descobri então que poderia ser subsumida sob a definição de regressão linear multivariada.
E se você enfiar um polinômio, ou qualquer outro, lá dentro, eu simplesmente não entendo o ponto.
Tentar prever o comportamento de um instrumento financeiro através de qualquer regressão de outros instrumentos financeiros é certamente o caminho a seguir. Mas é tão trivial... que tenho certeza de que é um beco sem saída. E a implementação de qualquer regressão multivariada não é um problema. Você só tem que entender porque está fazendo isso, não apenas o desejo de tentar algo que ainda não tentou.
alsu:
será melhor, mas carregará o computador também:)
Não carrega nada. Regra dos métodos numéricos.
P.S. Man, leia sua escrita. Parece tão legal, todos os tipos de termos, etc... Pensei o mesmo quando li os outros sem entender os termos. E, na verdade, estão discutindo coisas de nível elementar. Basta ler um pouco sobre o básico da análise de regressão, como o problema é definido. E você entenderá que a discussão é sobre as idéias mais simples em um nível acima do MA.
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E se você colocar um polinômio, ou qualquer outro polinômio, então eu simplesmente não entendo o ponto.
Tentar prever o comportamento de um instrumento financeiro através de qualquer regressão de outros instrumentos financeiros é certamente uma maneira. Mas é tão trivial... que tenho certeza de que é um beco sem saída. E a implementação de qualquer regressão multivariada não é um problema. Você só tem que entender porque está fazendo isso, em vez de apenas querer tentar algo que ainda não tentou.
Se você não vê o ponto (você não entende o que está fazendo e porque está fazendo), então tudo será estúpido e inútil. Você está absolutamente certo.
O análogo absoluto desta ação. tomar 2 máquinas, parâmetros de classe otimizados... ...otimizei parâmetros para uma demonstração, não melhor que uma de verdade... e depois arranhei minha cabeça, vamos otimizar três máquinas, OK, eu as otimizei, fui para a real ... bam, jacaré até o fim... soube sobre a RSI ... otimização... bam... rede neural... bam...
e assim por diante, porque as pessoas não usam a cabeça, agem como robôs...
Z.I. alsu pode pensar. você pode dizer pelas perguntas. ele faz as perguntas certas. Se ele conseguir a resposta, bem feito, ele está pensando com a cabeça e não com o computador, talvez ele consiga a resposta...
Se você não entender o que está fazendo e porque está fazendo isso, tudo será estúpido e inútil. Você está absolutamente certo.
Não a um nível superior, mas literalmente ao nível de um demolidor. Escrevi aqui uma vez que a regressão linear é o c.l. de dois mergulhos diferentes mais comuns. As pessoas não acreditaram imediatamente nisso. Aqui está o tópico.
Não insulte a análise de regressão com os casos mais simples.
Em uma nota relacionada, são os métodos de estimativa de regressão, além do OLS, que me fizeram pensar. Só posso ver a aplicação da regressão até agora na área de construção de portfólios ideais. E ao prever a rentabilidade da carteira ideal. Mas não a BP de instrumentos financeiros.
Uma carteira relativamente ótima já foi abertamente proposta com todos os detalhes...
Sim, não um nível acima, mas literalmente no nível do demolidor. Escrevi aqui uma vez que a regressão linear é o c.l. de dois manequins diferentes mais comuns. As pessoas não acreditaram imediatamente nisso. Aqui está o tópico.
Alexei, você sabe muito bem que eu já estive lá. É só que o homem está fazendo as perguntas certas.
Portanto, temos uma série cronológica contendo N amostras. Nesta fase não importa o que exatamente se entende por amostras - carrapatos, OHLC ou qualquer outra coisa. O importante parece ser a resposta à pergunta sobre a duração ótima da amostra de treinamento n que não é igual a N, o número ótimo de parâmetros ajustáveis k<=n (grau de polinômio)
1. respondi que o grau de polinômio é no máximo 3. não uso regressão, este número é dado por outras considerações (níveis dif. estocásticos)
2. O número ótimo de parâmetros ajustáveis é zero.
3. comprimento ideal da amostra não sei, ainda não posso calcular, parece-me que depende de pelo menos duas variáveis, a hora do dia e ACF. mas é assim que ...
O que se entende por "ótimo"?
Só consegui aplicar esta palavra à construção do melhor portfólio na janela.
Realizou simulações em pares EURUSD-GBPUSD
Foi utilizada uma equação de regressão linear.
Você é bem-vindo para interpretar ou sugerir suas próprias variantes do experimento.
O arquivo está no anexo.
Escrevi um exemplo de uma regressão linear multivariada. O algoritmo de preparação do sistema de equações lineares (você pode resolvê-lo com Gauss) é dado na função GetLinearMatrix:
O próprio arquivo do Mathcad também está anexado.