Bayesian regression - Делал ли кто советник по этому алгоритму? - страница 22

 
MikeZv:
Вы не ответили на вопрос...
Вы достигли чего-нибудь в этом направлении ?
Конечно, "потраченные годы и годы" не остались безрезультатными.
 
Олег avtomat:
Конечно, "потраченные годы и годы" не остались безрезультатными.
есть реально работающая ТС, в течение 5 лет приносящая не менее 100 % в год с просадкой не более 20 % ?
Только без еженедельной оптимизации ... :)
 
MikeZv:
есть реально работающая ТС, в течение 5 лет приносящая не менее 100 % в год с просадкой не более 20 % ?
Только без еженедельной оптимизации ... :)

Чтобы ТС удовлетворяла таким требованиям, она должна была быть создана как минимум 5 лет назад.  Но это ваши критерии. У меня другие критерии. 

 

А по поводу "еженедельной оптимизации" -- здесь у вас также нет понимания существа дела. 

 
Олег avtomat:

А по поводу "еженедельной оптимизации" -- здесь у вас также нет понимания существа дела. 

Поделитесь ...
 
MikeZv:
Поделитесь ...
Чем? Пониманием?  ;))
 
Олег avtomat:
Чем? Пониманием?  ;))
Да.
 
MikeZv:
Да.
Отрезать кусочек?  ;))
 
Олег avtomat:
Отрезать кусочек?  ;))
"Тогда же придёт и понимание, в какую сторону следует направить вашу иронию. "
 
MikeZv:
"Тогда же придёт и понимание, в какую сторону следует направить вашу иронию. "
Откройте книги в указанном направлении -- возможно, что вместе с пониманием сути идентификации придёт и понимание сути оптимизации.
 
MikeZv:
Это же исходная выборка должна быть очень большая ...
В подмножестве ведь не менее 100 трейдов должно быть, и подмножеств не менее 100.

Наоборот. Эта метода разрабатывалась для коротких выборок. 500 наблюдений очень много. Обычно 50-100.

Например. Имеется 30 предикторов - входных данных. Из них нужно отобрать некоторое подмножество предикторов, которое имеют наиболее сильное влияние на целевую переменную. На моих примерах выбирает 10-15 предикторов, имеющих отношение к целевой. Дает статистику с доверительными интервалами.  

Причина обращения: