Bayesian regression - Делал ли кто советник по этому алгоритму? - страница 6
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
По такой формуле на тренде дисперсия будет равна 0. Это то, что надо?
Не будет равна 0, попробуйте подставить значения. :)
Допустим, тренд идеальный, т.е. на каждом баре одинаковое приращение. Значит график приращений - прямая линия. Ну и чему будет равна дисперсия прямой линии?
Допустим, тренд идеальный, т.е. на каждом баре одинаковое приращение. Значит график приращений - прямая линия. Ну и чему будет равна дисперсия прямой линии?
Да, тогда нулю.
А максимизируется дисперсия на приращениях с равномерной плотностью. Для рынка это - говоря другими птичьими словами - период наибольшей энтропии, когда одинаково часто встречаются и маленькие, и средние, и большие приращения.
.......................
Поэтому когда экономисты говорят, что мы померяли, например, дисперсию такого-то инструмента, они делают следующее: variance = sum((Xi - X^)^2) / (N - 1),
где Xi - это приращение, посчитанное по одной из формул,
X^ - это икс с кепочкой - выборочная оценка среднего значения приращений на доступной выборке
N - 1 - это размер выборки минус один,
а вся формула - несмещенная оценка дисперсии.
А потом эти экономисты начинают думать, что плотность приращений нормальна и пытаются, например, проделать такую вещь как: sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
где корень из дисперсии - это оценка стандартного отклоения, а вся формула, это натягивание на не(!)нормальный ряд следствия нормальности для получения оценки крайней границы разброса цены через m шагов вперед с вероятностью 95%. И получаются ошибки, ессно.
Надеюсь, примерно объяснил. А исходный ценовой ряд он даже в первом приближении не похож на нормальный, в отличие от приращений.
https://www.mql5.com/ru/articles/363
автор показывает вполне приемлемое приближение выборки приращений к нормальной. А точки, которые не ложатся на прямую - с ними давно известно как поступать: исключить из выборки примерно 7-10 % максимальных по модулю значений. Тогда даже критерий согласия Колмогорова (очень чувствительный к форме распределения) показывает нормальность выборки. Что касается исключённых значений - это те точки, на которых произошёл слом текущей тенденции. В том источнике, откуда эта методика (читал давно что-то англоязычное, не помню где) в принципе предлагается формировать выборки приращений из точек, которые находятся между точками слома тенденции, вот это и предлагается называть текущей тенденцией.
Да, тогда нулю.
А максимизируется дисперсия на приращениях с равномерной плотностью. Для рынка это - говоря другими птичьими словами - период наибольшей энтропии, когда одинаково часто встречаются и маленькие, и средние, и большие приращения.
В этом посте, раздел 5. Снятие тренда
https://www.mql5.com/ru/articles/363
автор показывает вполне приемлемое преобразование выборки приращений. А точки, которые не ложатся на прямую - с ними давно известно как поступать: исключить из выборки примерно 7-10 % максимальных по модулю значений. Тогда даже критерий согласия Колмогорова (очень чувствительный к форме распределения) показывает нормальность выборки. Что касается исключённых значений - это те точки, на которых произошёл слом текущей тенденции. В том источнике, откуда эта методика (читал давно что-то англоязычное, не помню где) в принципе предлагается формировать выборки приращений из точек, которые находятся между точками слома тенденции, вот это и предлагается называть текущей тенденцией.
Как же все наоборот здесь перевернулось.
Читаю: "Наличие такой явной "трендовости" наводит на мысль о том, чтобы попытаться сначала исключить тренд".
Как будто с луны свалились. Как будто выявить волны составляет сложность. Основная проблема теханализа и соответственно торговли - это выявление тренда.
Как же все наоборот здесь перевернулось.
Читаю: "Наличие такой явной "трендовости" наводит на мысль о том, чтобы попытаться сначала исключить тренд".
Как будто с луны свалились. Как будто выявить волны составляет сложность. Основная проблема теханализа и соответственно торговли - это выявление тренда.
Допустим, тренд идеальный, т.е. на каждом баре одинаковое приращение. Значит график приращений - прямая линия. Ну и чему будет равна дисперсия прямой линии?
Когда мы пытаемся применить статистику, то краеугольным камнем, фундаментом, является вопрос о ПРИМЕНИМОСТИ того или иного инструмента из этой науки.
Ваш пример не содержит случайных величин - константы. Дисперсия относится ТОЛЬКО к случайным величинам. В Вашем конкретном случае быцл получен уникальный для статистики результат: расчет дисперсии показал, что на вход поданы константы, а не случайные числа.
Уникальность Вашего примера состоит в том, что получен правильный и легко объяснимый результат. Обычно же, если тщательно не обосновать возможность применения какого-либо инструмента, например, линейной регрессии, то будет получен результат не имеющий никакого отношения к реальности, и, соответственно, совершенно не пригодный для использования на практике: цифры будут, их видно (суслика видим), а в реальности всех этих цифр нет! Просто игра в цифирь.
На примере линейной регрессии: стандартный алгоритм (не самопальный) рассчитывает коэффициенты регрессии и, обычно, крайняя правая колонка говорит о том, существуют ли в реальности те коэффициенты регрессии, которые мы видим. Если в крайне правой колонке стоит цифра 0.5 (50%) то точно, что напечатанных цифр нет. Если 10%, то так, в тумане. а если менее 5%, то цифры реально существуют. И этому можно верить только в том случае, если перед этим вам удалось обосновать ВОЗМОЖНОСТЬ применения этой самой линейной регрессии.