Уравнение регрессии - страница 7
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
P.S. Твоя ветка грозит стать одной из самых увлекательных и содержательных на этом форуме. Таких мало, реально мало.
Действительно, столько корифеев в одном месте. И, что обсуждаем? Вроде бы регрессию.
На терминале имеется такая кнопочка "Канал линейной регрессии". Она Вам не нравится, хотя очень красиво и удобно для косых.
Думаю, что не нравиться и мне тоже, хотя иногда рисую - для кросоты. Причина проста: рисуя линейную регрессию мы исходим из предположения, что модель котира будет набор отрезков. Полная глупость.
А если взять другой порядок регрессии? Это означает, что моделью котира будет регрессия этого, выбранного порядка. Тоже глупость.
Так может сначала словесно определить, что бывает в котире, затем подобрать модель, оценить эту модель и вот тогда решиться вопрос о регрессии.
Жеваная модель АРПСС(p,d.q) - содержит в частности регрессию с порядком р. Если почитать Бокса, то выяснится, что "р" не обязательно больше 0, т.е. имеются ВР, которых вообще не применима регрессия ВР и моделируется другими средствами.
Без словесных предположений о ВР, т.е. о предположении вида той модели, которую мы хотим идентифицировать, разговор чисто познавательый, математический и ТС не имеет отношения.
Скажите, к каким данным предполагаете применять регрессионный анализ? И с каким целями?
Ничего личного, но складывается впечатление, что есть желание кушать суп молотком из-за того, что он гвозди забивает лучше ложки.
Просто не уловил идею, почему же хочется применить регрессионный анализ? И для чего?
Candid'овский пример - самое то.
Вбросы - принимаем за данные и удивляемься толстым фостам...
Ржака! (с) Колобок с толстой сигаркой.
Есть культура по жизни. Такая же чистота помыслов и умений должна быть и в анализе.
(тщательный статистик выбросил бы это наблюдение - и не упивался бы четвёртым порядком своих "за уши притянутых кривулек" и результатом "доказательств", который был предречён) - жаль Саndid умолчал об аффторе.
Про молоток однако понравилось. :)
hrenfx- так держать! Ведь все помним, что в начале была идея... модель, а потом апроксимация.
Так и здесь. если мы знаем, что есть ошибки измерения (они в физическо-реальном мире неизбежны, А ПОТОМу НАМ ПРОЩЕ принять их за основу отклонений) - одна модель.
Но если взять подписку на данные (к примеру, любимого потока котировок ДЦ от приснопамятной Утренней звезды.. :) - то ошибки будут совсем другими, а модель маркета тем паче другая.
Но не в наблюдениях, а в оценке ситуации ошибок игроков. И их шараханье - ни в каких барных данных вы не заметите. Привал прав - но сам шара-хается.
А элипсоиды с NP сложность решения задач поиска экстремума с ограничениями - украшение застолья. Типа есть и такие задачи. К теме топикстартера - как выступление Голохвастова. Самопобахвалится!
Имхо.
-- Дитя выплеснули. упиваемься сложностями.
К нормальному, в смысле, применимого к форе ;), обсуждению регрессий - призываю!
И о ликвидности - движителя прогресса не забывать!
;)
Просто не уловил идею, почему же хочется применить регрессионный анализ? И для чего?
А чего тут улавливать. Спроси у других, зачем им хочется применить Машку, RSI, MACD и прочую древность из классических индюкаторов. Ну а здесь - регрессия.
Аргументы faa мне понятны, но только отчасти. Поток котировок действительно похож на плохо склеенные куски участков, которые неплохо прогнозируются.
P.S. Михаил Андреевич, ну давайте не будем мутить воду по поводу софта компании, являющейся владельцем ресурса, а?
FreeLance: (тщательный статистик выбросил бы это наблюдение - и не упивался бы четвёртым порядком своих "за уши притянутых кривулек" и результатом "доказательств", который был предречён)
Все эти статистические пляски с бубном вокруг отбрасывания "случайных" крупных выбросов - это по сути завуалированная попытка силком привести реальное распределение (жизненное, с жирными хвостами) к тонкохвостому. Всё то же желание работать с удобными формулами, а не с неудобной реальностью.
...И их шараханье - ни в каких барных данных вы не заметите. Привал прав - но сам шара-хается...
Тут я, тока иногда писать не могу по причинам не зависящим от меня :-))
А когда говорят про модели и толстые хвосты. Я все время вспоминаю камала и книффа и перечитываю их посты (жаль нет их на форуме очень грамотные) хорошая ветка. там меня математик даже "обозвал" бенгальским тигром :-))
https://www.mql5.com/ru/forum/105771/page15
kamal 09.12.2007 00:50
Ну под занавес, чтобы не выступать здесь только в роли "зарубателя идей" выскажу очень простую идею, которую даже в статье здесь, на mql4.ru когда-то толкал, и которая, по мере того как ко мне приходил практический, трейдерский, опыт, набирала все большую значимость: от всех бед стандартную гауссовскую модель геометрического случайного блуждания спасает переосмысление всего одного параметра: времени. Эта идея здесь уже звучала, но не грех повторить ее еще раз: взгляните на тикфрейм! И пропадут эффекты вроде "тяжелых хвостов", вроде "волатильной волатильности", да много чего пропадет.
alsu 21.09.2010 21:44
так формализовано уже все, читайте ссылку, ту что на русском (первая на 3 стр). Задача квантильной регрессии сведена к задаче линейного программирования: найти минимум линейной функции при линейных ограничениях.
напишите формулы. Запрограмировать и найти решение в маткаде дело 2-3 минут. Тут многие с этим прекрасно справяться..
alsu 21.09.2010 21:44
напишите формулы. Запрограмировать и найти решение в маткаде дело 2-3 минут. Тут многие с этим прекрасно справяться..
блин, что с рисунками на форуме? не могу png вставить.
Прочитайте http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/quantile/quantile.pdf, параграф 2, самое начало, где задача ЛП описана. Там все формулы.
А чего тут улавливать. Спроси у других, зачем им хочется применить Машку, RSI, MACD и прочую древность из классических индюкаторов. Ну а здесь - регрессия.
Подход "хочется" видится неверным. Выскажу свое видение:
1. Над рыночными данными проводится преобразование (самое простое - берутся вершины ЗигЗага. Например, брать все тики, как есть - это вершины Зигзага с условием мин. колена в 1 пункт). Получили матрицу данных, где каждый столбец соответствует наблюдаемому параметру (например, цена какого-то фин. инструмента) рынка. А каждая строка - это вектор состояния рынка в пространстве наблюдений.
2. Делается предположение, что если найти на определенном участке эффективную регрессию (линейную, полиномиальную или любую другую - не важно), то она будет давать относительно низкие отклонения на каком-то промежутке данных вне (до и после) своего построения.
3. Статистически исследуется поведение регрессии вне участков своих построений. Находятся слабые места. Выясняются причины.
Как делает большинство (все по тем же пунктам) :
1. Берется один (от силы два-три) фин. инструмент. Преобразований не проводится, берут просто все тики (бары - чаще).
2. Применяют что угодно из соображений "хочу".
3. Статистического исследования не делается. Пишется советник и делается его оптимизация с надеждой на авось.
Аргументы faa мне понятны, но только отчасти. Поток котировок действительно похож на плохо склеенные куски участков, которые неплохо прогнозируются.
Мои аргументы, как мне кажется и хотелось бы, были глубже.
ТС всегда под собой имеет некую модель - вне зависимости от желания автора ТС. Если автор ТС отрицает этот факт - то чукча, едущий по тундре с песней: что вижу, то пою. Это не оскобление - чукчи много тысяч лет доезжали из пункта А в В без ориентиров и проблем. Так и авторы ТС - доезжают до прибыли.
Если задуматься о модели, то можно узнать о своей торговой системе много неожиданных результатов, не видимых на первый взгляд.
Наиболее точная модель у Привала с его тиками. Но можно ли построить прогноз по тикам на час вперед? На часовике это принципиально возможно - всего одна свеча. А на тиках? Прогоноз минимум на 60 свечек вперед? Возможно? На нестационарном рынкете? А каков будет доверительный интервал? Моиом представлениям нет ответа на эти вопросы.
Возьмем модель АРПСС (p, d, q), в которой d=q=0. Если р=1, то это прямая. Вполне возможен такой участок рынкета. Более того, возможен прогноз. Но прийдется принять внешние к этой модели условия, что: идет тренд и он стационарен, причем шум должен быть меньше СЛ. Если в нашей модели не других элементов, приближающую ее к реальной жизни, то очень быстро выяснится, что депозит обнулен.
Какая же модель лучше? Более сложная, учитывающая как у Привала все, или же более грубая? Теоретического ответа нет. Эмпирический имеется - при одинаковых оценках моделей нужно брать более простую. Из последнего следует принципиальное положение о моделях: нечего рассуждать о моделях, если вы не имеете обоснованной системы ее оценки.
Учитывая изложенное, я делаю вывод о топике: нет модели, в которую встроена регрессия и нет оценки получаемого результат. Школярский разговор на тему регресси, причем в очень примитивном виде (вспомним пост о регрессионном анализе).
FreeLance 22.09.2010 04:28
Но если взять подписку на данные (к примеру, любимого потока котировок ДЦ от приснопамятной Утренней звезды.. :) - то ошибки будут совсем другими, а модель маркета тем паче другая.
Решение о модели принимается до ДЦ и ДЦ не может повлиять на модель. Изначально смотрите на котир и пытаетесь увидеть: тренд есть или нет? циклы есть или нет? а шумы? что волантильностью? Разные ДЦ для одного инструмента и таймфрема не могут повлиять на ответы на эти вопросы. Модель впереди, все остальное сзади.
так формализовано уже все, читайте ссылку, ту что на русском (первая на 3 стр). Задача квантильной регрессии сведена к задаче линейного программирования: найти минимум линейной функции при линейных ограничениях.
Подумал тут, градиентный спуск будет работать хуже, чем симплекс-метод, т.к. град-т - более общий. При прочих равных заведомо не меньшее количество итераций.