Regresyon Denklemi - sayfa 7
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
PS Konunuz, bu forumdaki en heyecan verici ve bilgilendirici konulardan biri olma tehdidini taşıyor. Çok az var, gerçekten çok az.
Gerçekten de, pek çok armatür tek bir yerde. Ve neyi tartışıyoruz? Bir gerileme gibi.
Terminalde böyle bir düğme var " Doğrusal regresyon kanalı". Eğik olanlar için çok güzel ve kullanışlı olmasına rağmen sevmiyorsunuz.
Ben de sevmediğimi düşünüyorum, bazen çizsem de - güzellik için. Nedeni basit: doğrusal bir regresyon çizerek, kotir modelinin bir dizi segment olacağı varsayımından hareket ediyoruz. Tamamen saçmalık.
Ya farklı bir gerileme sırası alırsak? Bu, teklif modelinin bu seçilen sıranın bir gerilemesi olacağı anlamına gelir. Ayrıca aptallık.
Yani önce sözel olarak kotirde ne olduğunu belirleyebilir, sonra bir model seçip bu modeli değerlendirebilir ve daha sonra regresyon konusuna karar verilir.
Çiğnenmiş model ARPSN(p,dq) - özellikle p dereceli bir regresyon içerir. Box okursanız, "p"nin mutlaka 0'dan büyük olmadığı, yani VR regresyonunun hiç uygulanamadığı ve başka yollarla modellendiği VR'ler vardır.
VR hakkında sözlü varsayımlar olmadan, yani. Tanımlamak istediğimiz model türünün varsayımıyla ilgili olarak, konuşma tamamen bilişsel, matematikseldir ve TS konuyla ilgili değildir.
Ne tür verilere regresyon analizi uygulamayı düşünüyorsunuz? Ve ne amaçla?
Kişisel bir şey değil, ama bir kaşıktan daha iyi çivi çakması nedeniyle, bir çekiçle çorba yeme arzusu olduğu izlenimini edinir.
Sadece anlamadım, neden regresyon analizi uygulamak istiyorsun? Ve ne için?
Candid'ovsky örneği - bu kadar.
Doldurma - veri için alıyoruz ve kalın fostlara şaşırıyoruz ...
Rzhaka! (c) Kalın bir purolu zencefilli kurabiye adam.
Hayatta bir kültür vardır. Aynı düşünce ve beceri saflığı analizde de olmalıdır.
(dikkatli bir istatistikçi bu gözlemi bir kenara bırakırdı - ve "uzak dolandırıcılıklarının" dördüncü derecesinden ve tahmin edilen "kanıtların" sonucundan zevk almazdı) - Candid'in olay hakkında sessiz kalması üzücü.
Yine de çekiçle ilgili hoşuma gitti. :)
hrenfx- aynen böyle devam! Ne de olsa, başlangıçta bir fikir olduğunu hepimiz hatırlıyoruz ... bir model ve sonra bir yaklaşım.
Yani burada. ölçüm hatalarının olduğunu bilirsek (bunlar fiziksel gerçek dünyada kaçınılmazdır, VE DOLAYISIYLA, bunları sapmaların temeli olarak kabul etmek BİZİM İÇİN DAHA KOLAYDIR) - tek model.
Ancak bir veri aboneliği alırsanız (örneğin, her zaman unutulmaz Morning Star'dan en sevdiğiniz DC alıntı akışı .. :) - o zaman hatalar tamamen farklı olacak ve piyasa modeli daha da farklı olacaktır.
Ancak gözlemlerde değil, oyuncuların hatalarının durumunu değerlendirmede. Ve utangaçlıkları - herhangi bir çubuk verisinde fark etmeyeceksiniz. Duruş doğru - ama topun kendisi perili.
Ve NP'li elipsoidler, kısıtlamalarla bir ekstremum bulma problemlerini çözmenin karmaşıklığı, bir şölen dekorasyonudur. Yazın da böyle görevler var. Konuyu başlatan konuya - Golokhvastov'un konuşması gibi. Kendinle övünmek!
BENİM NACİZANE FİKRİME GÖRE.
- Bebek dışarı atıldı. karmaşıklığın tadını çıkarın.
Normal için, handikap için geçerli olan anlamda ;), gerilemelerin tartışılması - ısrar ediyorum!
Ve likiditeyi de unutmayın - ilerlemenin motoru!
;)
Sadece anlamadım, neden regresyon analizi uygulamak istiyorsun? Ve ne için?
Ve yakalamak için ne var. Diğerlerine neden klasik göstergelerden Masha, RSI, MACD ve diğer antikaları kullanmak istediklerini sorun. Pekala, işte gerileme.
faa'nın argümanlarını anlıyorum ama sadece kısmen. Alıntıların akışı, gerçekten iyi tahmin edilmiş kötü yapıştırılmış bölümlere benziyor.
Not: Mikhail Andreevich , kaynağın sahibi olan şirketin yazılımıyla ilgili suları bulandırmayalım, değil mi?
FreeLance : (dikkatli bir istatistikçi bu gözlemi bir kenara atabilirdi - ve onun "zor hilelerinin" dördüncü sırasına ve önceden bildirilen "kanıtların" sonucundan zevk almazdı)
"Kazara" büyük aykırı değerlerin atılması etrafında bir tef ile yapılan tüm bu istatistiksel danslar, aslında, gerçek dağılımı (ömür boyu, şişman kuyruklarla) zorla ince kuyruklu bir dağılıma getirmeye yönelik örtülü bir girişimdir. Aynı arzu, rahatsız edici gerçeklikle değil, uygun formüllerle çalışma arzusu.
...Ve utangaçlıkları - hiçbir çubuk verisinde fark etmeyeceksiniz. Duruş doğru - ama topun kendisi perili ...
İşte buradayım, bazen elimde olmayan nedenlerle yazamıyorum :-))
Ve modeller ve şişman kuyruklar hakkında konuştuklarında. Kamal ve kniff'i hep hatırlıyorum ve yazılarını tekrar okuyorum (yazık ki forumda değiller, çok okuryazarlar) iyi bir konu. orada, bir matematikçi bile "bana Bengal kaplanı dedi" :-))
https://www.mql5.com/ru/forum/105771/page15
09.12.2007 00:50
Sonunda, burada sadece bir "fikir korsanı" olarak hareket etmemek için, bir zamanlar burada mql4.ru'daki bir makalede bile ileri sürdüğüm ve pratik olarak ticaret yapan çok basit bir fikri ifade edeceğim. deneyim bana geldi, giderek daha fazla önem kazanıyordu: geometrik rastgele yürüyüşün standart Gauss modeli, sadece bir parametreyi yeniden düşünerek tüm sıkıntılardan kurtuldu: zaman. Bu fikir burada zaten kulağa hoş geliyordu, ancak tekrarlamak günah değil: onay çerçevesine bir göz atın! Ve "ağır kuyruklar", "uçucu oynaklık" gibi etkiler ortadan kalkacak ve birçok şey ortadan kalkacak.
21.09.2010 21:44
bu yüzden her şey zaten resmileştirildi, bağlantıyı okuyun, Rusça olanı (3. sayfadaki ilk). Kuantil regresyon problemi bir lineer programlama problemine indirgenir: lineer kısıtlamalar altında lineer bir fonksiyonun minimumunu bulmak.
formüller yazın. Matkadda programlamak ve çözüm bulmak 2-3 dakika sürer. Bu konuda iyi olan bir sürü insan var.
21.09.2010 21:44
formüller yazın. Matkadda programlamak ve çözüm bulmak 2-3 dakika sürer. Bu konuda iyi olan bir sürü insan var.
Lanet olsun, forumdaki resimlerde ne var? png ekleyemiyorum.
LP sorununun açıklandığı http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/quantile/quantile.pdf , paragraf 2'yi en baştan okuyun. Bütün formüller orada.
Ve yakalamak için ne var. Diğerlerine neden klasik göstergelerden Masha, RSI, MACD ve diğer antikaları kullanmak istediklerini sorun. Pekala, işte gerileme.
“İstemek” yaklaşımı yanlış görünüyor. Sana vizyonumu vereceğim:
1. Piyasa verileri üzerinde bir dönüşüm gerçekleştirilir (en basiti ZigZag topları almaktır. Örneğin, tüm keneleri olduğu gibi almak - bunlar minimum diz koşulu 1 puan olan ZigZag toplardır). Her sütunun piyasanın gözlemlenen bir parametresine (örneğin, bazı finansal araçların fiyatı) karşılık geldiği bir veri matrisi elde ettik. Ve her çizgi, gözlem uzayındaki piyasanın durumunun bir vektörüdür.
2. Belirli bir alanda etkin bir regresyon (doğrusal, polinom veya başka herhangi bir - fark etmez) bulunursa, bunun dışında (öncesi ve sonrası) bazı veri aralıklarında nispeten düşük sapmalar vereceği varsayımı yapılır. inşaat.
3. Regresyonun yapılarının çizimleri dışındaki davranışı istatistiksel olarak araştırılır. Zayıflıklar bulunur. Nedenleri netleşiyor.
Çoğunluğun yaptığı gibi (hepsi aynı noktalarda):
1. Bir (iki veya üç kuvvette) yüzgeç alın. alet. Dönüşümler gerçekleştirilmez, sadece tüm onay işaretlerini alırlar (çubuklar - daha sık).
2. "İstiyorum" nedenleriyle her şeyi uygulayın.
3. İstatistiksel araştırma yapılmaz. Bir Uzman Danışman yazılır ve bir şans ümidiyle optimizasyonu yapılır.
Faa'nın argümanlarını anlıyorum ama sadece kısmen. Alıntıların akışı, gerçekten iyi tahmin edilmiş kötü yapıştırılmış bölümlere benziyor.
Argümanlarım, bana göründüğü ve istediğim gibi, daha derindi.
TS'nin her zaman altında belirli bir modeli vardır - TS'nin yazarının arzusundan bağımsız olarak. TS'nin yazarı bu gerçeği reddederse, o zaman Chukchi tundrada bir şarkıyla seyahat ediyor: ne görüyorum, şarkı söylüyorum. Bu bir hakaret değil - binlerce yıl boyunca Chukchi, A noktasından B noktasına işaretler ve problemler olmadan gitti. Böylece DONANIM yazarları - kâr elde edin.
Modeli düşünürseniz, ticaret sisteminiz hakkında ilk bakışta görünmeyen birçok beklenmedik sonucu öğrenebilirsiniz.
En doğru model keneleri ile Halt'ta. Ancak bir saat ilerisi için bir kene tahmini yapmak mümkün mü? Bir saatte bu temelde mümkündür - sadece bir mum. Peki ya keneler? Önümüzdeki en az 60 mum mu? Belki? Durağan olmayan bir piyasada mı? Güven aralığı ne olacak? Anladığım kadarıyla bu soruların cevapları yok.
d=q=0 olan ARPSS modelini (p, d, q) alalım. p=1 ise düz bir çizgidir. Böyle bir pazar segmenti oldukça mümkündür. Ayrıca, tahmin mümkündür. Ancak bu modelin dışındaki koşulları kabul etmemiz gerekecek: bir trend var ve bu durağan ve gürültü SL'den daha az olmalı. Modelimizde, onu gerçek hayata yaklaştıran başka bir unsur yoksa, tortunun sıfır olduğu çok hızlı bir şekilde anlaşılacaktır.
En iyi model nedir? Halt'taki gibi her şeyi hesaba katarak daha karmaşık mı yoksa daha kaba mı? Teorik bir cevap yok. Ampirik bir tane var - aynı model tahminleriyle daha basit bir tane almanız gerekiyor. İkincisi, modeller hakkında temel bir konum izler: onları değerlendirmek için makul bir sisteminiz yoksa, modeller hakkında konuşacak hiçbir şey yoktur.
Yukarıdakiler göz önüne alındığında, konuyla ilgili şu sonuca varıyorum: regresyonun yerleşik olduğu bir model yok ve sonucun bir değerlendirmesi yok. Regresyon konusunda ve çok ilkel bir biçimde okul çocuğu sohbeti (regresyon analizi hakkındaki gönderiyi hatırlayın).
Serbest Meslek 22.09.2010 04:28
Ancak bir veri aboneliği alırsanız (örneğin, her zaman unutulmaz Morning Star'dan en sevdiğiniz DC alıntı akışı .. :) - o zaman hatalar tamamen farklı olacak ve piyasa modeli daha da farklı olacaktır.
Modelle ilgili karar DC'den önce verilir ve DC modeli etkileyemez. Başlangıçta, alıntıya bakın ve görmeye çalışın: bir eğilim var mı, yok mu? Döngüler var mı, yok mu? peki ya gürültüler? volatilite nedir? Aynı enstrüman ve zaman dilimi için farklı DC'ler bu soruların cevaplarını etkileyemez. Model önde, diğer her şey geride.
bu yüzden her şey zaten resmileştirildi, bağlantıyı okuyun, Rusça olanı (3. sayfadaki ilk). Kuantil regresyon problemi bir lineer programlama problemine indirgenir: lineer kısıtlamalar altında lineer bir fonksiyonun minimumunu bulmak .
Burada gradyan inişinin simpleks yönteminden daha kötü çalışacağını düşündüm, çünkü derece-t - daha genel. Diğer şeyler eşit olduğunda, yineleme sayısı kesinlikle daha az değildir.