Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 01): Линейная регрессия"
Большое спасибо. Я ждал серию статей на эту тему!
Просто непросвещенное мнение... Мне не нужна наука, чтобы сказать, что SMA имеет очень сильную корреляцию с ценой, это буквально средняя цена! Кажется, что вы немного "жульничаете", чтобы получить красивую прямую линию в ваших примерах, но я не уверен, что в этом есть большая ценность. Можно привести аргумент, что значения коэффициента корреляции, близкие к 1, должны быть исключены, поскольку они, вероятно, получены непосредственно из цены и, следовательно, не предсказывают направление, а просто повторяют то, что мы уже можем увидеть невооруженным глазом на графике без единого индикатора.
Я допустил ошибку в расчете множественной регрессии, пожалуйста, не рассматривайте модели на сеансе множественной регрессии, так как я в настоящее время работаю над обновлением контента
с наилучшими пожеланиями
Мои многочисленные исследования показывают, что линейная регрессия не имеет предсказательного потенциала на современном рынке.
Параболическая регрессия все еще имеет некоторый предсказательный потенциал, но только после распознавания параболических каналов.
Но наступит время, когда этот потенциал иссякнет. :(((
Параболическая регрессия все еще имеет некоторый предсказательный потенциал, но только после распознавания параболических каналов.
Но наступит время, когда этот потенциал иссякнет. :(((
Omega J Msigwa множественной регрессии, пожалуйста, не рассматривайте модели на сеансе множественной регрессии, так как я в настоящее время работаю над обновлением контента
с наилучшими пожеланиями
Посмотрите множественную регрессию в этой статье https://www.mql5.com/ru/articles/10928.
Data Science and Machine Learning part 03: Matrix Regressions
- www.mql5.com
This time our models are being made by matrices, which allows flexibility while it allows us to make powerful models that can handle not only five independent variables but also many variables as long as we stay within the calculations limits of a computer, this article is going to be an interesting read, that's for sure.
Привет,
Могу ли я узнать, почему total_data установлен на 744? Почему 744?
Спросите, сохраним ли мы y_nasdag_predicted. где сделать jupyter Notebook
можно обрабатывать
спасибо
можно обрабатывать
спасибо
Файлы:
y_nasdag_predicted.png
72 kb
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
Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 01): Линейная регрессия:
Пришло время нам, трейдерам, обучить наши системы и научиться самим принимать решения, основываясь на том, что показывают цифры. Не визуальным и не интуитивным путем, которым движется весь мир. Мы пойдем перпендикулярно общему направлению.
Простая линейная регрессия имеет одну зависимую переменную и одну независимую переменную. Это попытка понять зависимость между двумя переменными, например, как цена акции изменяется при изменении простой скользящей средней.
Сложные данные
Предположим, есть случайные разбросанные значения индикатора на основе цены актива (обычная ситуация).
В этом случае наш Индикатор/независимая переменная может быть не очень хорошим предиктором цены актива/зависимой переменной.
Автор: Omega J Msigwa