Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 6
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Nach dieser Formel ist die Varianz bei einem Trend 0. Ist es das, was Sie wollen?
Ist nicht gleich 0, versuchen Sie, die Werte zu ersetzen :)
Gehen wir davon aus, dass der Trend perfekt ist, d.h. jeder Balken hat die gleiche Schrittweite. Der Graph der Inkremente ist also eine gerade Linie. Was wäre also die Abweichung einer geraden Linie?
Gehen wir davon aus, dass der Trend ideal ist, d.h. jeder Balken hat die gleiche Schrittweite. Das Inkrementdiagramm ist also eine gerade Linie. Wie groß ist also die Varianz der geraden Linie?
Ja, dann Null.
Und die Varianz ist bei Inkrementen mit gleichmäßiger Dichte maximiert. Für den Markt ist dies - um es mit den Worten anderer Vögel zu sagen - die Periode der größten Entropie, in der kleine, mittlere und große Sprünge gleich häufig sind.
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Wenn Ökonomen also sagen, dass wir zum Beispiel die Varianz eines Instruments gemessen haben, tun sie Folgendes: Varianz = Summe((Xi - X^)^2) / (N - 1),
wobei Xi die nach einer der Formeln berechnete Schrittweite ist,
X^ ist das X mit einer Obergrenze - die Stichprobenschätzung des mittleren inkrementellen Werts in der verfügbaren Stichprobe
N - 1 ist der Stichprobenumfang minus eins,
und die gesamte Formel ist eine unverzerrte Schätzung der Varianz.
Und dann fangen diese Ökonomen an zu denken, dass die Dichte der Inkremente normal ist und versuchen, etwas zu tun wie: sqrt(variance) * sqrt(m) * 1,96,
wobei die Wurzel der Varianz eine Schätzung der Standardabweichung ist und die gesamte Formel eine Dehnung der Folge der Normalität auf die nicht(!)normalen Reihen ist, um eine Schätzung der extremen Grenze der Preisspanne in m Schritten vorwärts mit 95%iger Wahrscheinlichkeit zu erhalten. Und natürlich werden Fehler gemacht.
Ich hoffe, ich habe das ungefähr erklärt. Und die ursprüngliche Preisreihe sieht nicht einmal in erster Näherung wie eine normale aus, im Gegensatz zu den Inkrementen.
https://www.mql5.com/ru/articles/363
zeigt der Autor eine recht akzeptable Annäherung der Stichprobe von Zuwächsen an die normale. Es ist seit langem bekannt, dass Punkte, die nicht auf einer Geraden liegen, behandelt werden - etwa 7-10 % der maximalen Modulo-Werte werden aus der Stichprobe ausgeschlossen. Dann zeigt sogar das Kolmogorov-Kriterium der Anpassungsgüte (das sehr empfindlich auf die Verteilungsform reagiert), dass die Stichprobe normal ist. Bei den ausgeschlossenen Werten handelt es sich um die Punkte, an denen der aktuelle Trend gebrochen ist. Die Quelle, aus der diese Methodik stammt (ich habe vor langer Zeit etwas auf Englisch gelesen, ich weiß nicht mehr, wo), schlägt im Grunde vor, Stichproben von Inkrementen aus Punkten zu bilden, die zwischen den Trendbruchpunkten liegen.
Ja, dann Null.
Und die Varianz ist bei Inkrementen mit gleichmäßiger Dichte maximiert. Für den Markt ist dies - um es mit den Worten anderer Vögel zu sagen - die Periode der größten Entropie, in der kleine, mittlere und große Zuwächse gleichermaßen üblich sind.
In diesem Beitrag, Abschnitt 5, Trendeliminierung
https://www.mql5.com/ru/articles/363
zeigt der Autor eine durchaus akzeptable Umwandlung einer Stichprobe von Zuwachsraten. Es ist seit langem bekannt, dass Punkte, die nicht auf einer geraden Linie liegen, behandelt werden: Sie werden aus der Stichprobe um etwa 7-10 % der maximalen Modulo-Werte ausgeschlossen. Dann zeigt sogar das Kolmogorov-Kriterium der Anpassungsgüte (das sehr empfindlich auf die Verteilungsform reagiert) die Normalität der Stichprobe. Bei den ausgeschlossenen Werten handelt es sich um die Punkte, an denen der aktuelle Trend gebrochen ist. Die Quelle, aus der diese Methodik stammt (ich habe vor langer Zeit etwas auf Englisch gelesen, ich weiß nicht mehr, wo), schlägt im Grunde vor, Stichproben von Inkrementen aus Punkten zu bilden, die zwischen den Trendbruchpunkten liegen.
Was für eine Umkehrung des Schicksals.
Ich lese:"Das Vorhandensein einer so eindeutigen 'Tendenz' legt es nahe, zunächst einen Trend auszuschließen".
Als ob du vom Mond gefallen wärst. Als ob es schwierig wäre, Wellen zu erkennen. Das Hauptproblem bei der Analyse und folglich beim Handel ist die Erkennung des Trends.
Was für eine Umkehrung des Schicksals.
Ich lese:"Das Vorhandensein einer so offensichtlichen 'Tendenz' legt es nahe, zunächst einen Trend auszuschließen".
Als ob du vom Mond gefallen wärst. Als ob es schwierig wäre, Wellen zu erkennen. Das Hauptproblem bei der Analyse und damit beim Handel besteht darin, den Trend zu erkennen.
Nehmen wir an, der Trend ist perfekt, d.h. die Schrittweite ist bei jedem Balken die gleiche. Der Graph der Inkremente ist also eine gerade Linie. Wie groß ist dann die Abweichung der geraden Linie?
Wenn wir versuchen, Statistiken anzuwenden, ist der Eckpfeiler, die Grundlage, die Frage nach der ANWENDBARKEIT eines bestimmten Instruments dieser Wissenschaft.
Ihr Beispiel enthält keine Zufallsvariablen, sondern eine Konstante. Die Streuung bezieht sich NUR auf Zufallsvariablen. In Ihrem speziellen Fall gab es ein Ergebnis, das nur in der Statistik vorkommt: Die Berechnung der Varianz zeigte, dass Konstanten und keine Zufallszahlen als Eingabe geliefert wurden.
Das Einzigartige an Ihrem Beispiel ist, dass das Ergebnis korrekt und leicht erklärbar ist. In der Regel, wenn Sie nicht sorgfältig zu rechtfertigen, die Möglichkeit der Verwendung eines Instruments, wie lineare Regression, wird ein Ergebnis, das nichts mit der Realität zu tun hat, und daher völlig unbrauchbar in der Praxis: Zahlen werden, können sie gesehen werden (gopher sichtbar), aber in Wirklichkeit, alle diese Zahlen nicht! Es ist nur ein Zahlenspiel.
Nehmen wir als Beispiel die lineare Regression: Ein Standardalgorithmus (kein hausgemachter) berechnet die Regressionskoeffizienten, und in der Regel gibt die Spalte ganz rechts Auskunft darüber, ob die angezeigten Regressionskoeffizienten tatsächlich existieren. Wenn in der Spalte ganz rechts ein Wert von 0,5 (50 %) steht, ist es sicher, dass die gedruckten Zahlen nicht existieren. Wenn es 10 % sind, dann ist es nur so, im Nebel. Wenn es aber weniger als 5 % sind, dann existieren die Zahlen wirklich. Und das kann man nur glauben, wenn man zuvor die MÖGLICHKEIT der Anwendung eben dieser linearen Regression begründet hat.