Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 12
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Yusuf, es tut mir leid, aber du hast es satt, deine 18 überall und bei jeder Gelegenheit durchzudrücken.
Gauss ISC ist kein Rückschritt, es ist ein Klassiker, der besser und einfacher ist als je zuvor und es auch nie sein wird. Es gibt nichts Dümmeres und Dämlicheres als die Einteilung der mathematischen Methoden in modern und veraltet.
Yusuf, es tut mir leid, aber du hast es satt, deine 18 überall und bei jeder Gelegenheit durchzudrücken.
Gauss ISC ist kein Rückschritt, es ist ein Klassiker, der besser und einfacher ist als je zuvor und es auch nie sein wird. Es gibt nichts Dümmeres und Dämlicheres als die Einteilung der mathematischen Methoden in modern und veraltet.
Dimitri, danke für die Bemerkung über die Unkorrektheit, die korrigiert wurde, aber im Grunde genommen, gibt es irgendwelche starken Einwände gegen (18), wie Sie es ausdrücken? Ist dieses Regressionsmodell etwa besser als (18)? MNC gilt für lineare Abhängigkeiten, und (18) deckt neben dem linearen Fall auch den nichtlinearen Bereich erfolgreich ab, wobei alle Vorteile von MNC erhalten bleiben.
Damit die Regression zu einer Bayes'schen Regression wird, wird die Annahme getroffen, dass der eps nach dem Normalgesetz verteilt ist.
Diejenigen, die Kopenhagener sind, mögen mich bitte korrigieren, wenn etwas falsch ist, und mich beraten, was ich als nächstes tun soll.
Streichen Sie die Normalverteilung, da sie bei Finanzinstrumenten nirgends zu beobachten ist. Stattdessen erstellen Sie ein Histogramm der tatsächlichen Verteilungsdichte und nähern sich ihr an.
Um den Unterschied zu verstehen, genügt es, einen Blick auf den untenstehenden Screenshot zu werfen. Die schwarze Linie steht für eine Normalverteilung und die rote Linie für ein Histogramm der realen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.
D.h. wenn wir einfach eine Dreiecksverteilung nehmen, wird der Fehler viel geringer sein. Es ist jedoch einfacher, zwei zusammenhängende Kreise zu nehmen, deren Mittelpunkte auf derselben horizontalen Linie liegen, oder zusammenhängende Ellipsen, um die Genauigkeit zu erhöhen, da die Seiten des Dreiecks eindeutig konkav sind.
1. Streichen Sie die Normalverteilung, da sie bei Finanzinstrumenten nirgends zu beobachten ist. Konstruieren Sie stattdessen ein Histogramm der tatsächlichen Verteilungsdichte und approximieren Sie diese.
2. Um den Unterschied zu verstehen, genügt ein Blick auf den folgenden Bildschirmausschnitt. Die schwarze Linie zeigt die Normalverteilung, und die rote Linie zeigt das Histogramm der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der realen Volatilität.
3 D.h. wenn man einfach eine Dreiecksverteilung nimmt, ist der Fehler viel geringer. Es ist zwar einfacher, zwei zusammenhängende Kreise zu nehmen, deren Mittelpunkte auf der gleichen horizontalen Linie liegen, oder zusammenhängende Ellipsen, da die Seiten des Dreiecks deutlich konkav sind, aber die Genauigkeit ist besser.
1. Wo soll man sich annähern? Was annähern und woran?
2.
3. Der Irrtum von was?
Wie kommst du darauf? Ganz und gar nicht. Man muss nicht darüber nachdenken, es ist wie bei der Definition des Umfangs der Bayes'schen Regression.
Wir müssen die Merkmale bestimmen, die für die Berechnung der Bayesschen Regression benötigt werden. Dies ist die erste Frage, wie man einen quadratischen Kreis macht. An dieser Stelle werden Sie vielleicht feststellen, dass die Bayes'sche Regression überhaupt nicht passt. Aber das ist uns egal... es muss etwas getan werden. Nehmen wir an, dass das Zusammentreffen der Preiswerte einer Reihe und der zweiten Reihe (in unserem Fall der Linie) der maximalen Wahrscheinlichkeit entspricht. Und der maximale Weg ist 1/n (n - Anzahl der Balken). Allerdings ist dieser Ansatz so, als würde man mit einer Mistgabel im Wasser zeichnen. Wir sollten also eine Formel erfinden, die bei Argument 0 1/n ergibt, und bei steigendem Argument gegen 0 tendiert. Dann schreiben wir die Baes-Formel auf und ersetzen die Formel, die wir zuvor für die Wahrscheinlichkeiten erfunden haben. Als nächstes müssen wir das Maximum der resultierenden Funktion finden. Wahrscheinlich nimmt man die Ableitung und setzt sie mit Null gleich...
Das Ergebnis wird fast dasselbe sein wie bei der linearen Regression, da das ursprüngliche Ziel darin bestand, die Gerade und die Preisreihen zu kombinieren.
Die Annahme, dass die Daten auf dem Devisenmarkt normal verteilt sind und somit in den Anwendungsbereich der Bayesschen Regression fallen, ist der Grund dafür.
Forex ist eine Menge von Brokerage-Unternehmen, Forex-Unternehmen, Küchen - Europäer, Chinesen, Bahamian, Bermuda ... Davon gibt es eine ganze Menge. Keiner von ihnen dominiert und trägt entscheidend zur Preisbildung bei, ebenso wenig wie irgendein Marktteilnehmer. Die Annahme beruht auf dem zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitstheorie:
"Die Summe einer hinreichend großen Zahl von schwach abhängigen Zufallsvariablen mit annähernd gleichem Betrag (keine dominiert, keine Determinante trägt zur Summe bei) hat eine Verteilung, die der Normalverteilung nahe kommt."(Wikipedia)
So wie ich es im Zusammenhang mit Devisen verstehe. Wenn wir alle Ticks ALLER Maklerunternehmen in einem M5-Balken (Millionen von Ticks) sammeln, dann wird die Verteilung der Ticks innerhalb des Balkens einer Normalverteilung nahe kommen. Und je älter der Zeitrahmen ist, desto näher ist sie. Jedes einzelne Maklerunternehmen hat seinen eigenen Kursfluss, der sich von dem dominierenden globalen Fluss durch das Maß der Abschreibung dieses Maklerunternehmens unterscheidet. Dieser dominierende Fluss auf dem Diagramm stellt eine Kurve dar (sicherlich keine gerade Linie!), von der sich kein Maklerunternehmen weit entfernen kann.
Der Grund dafür ist die Annahme, dass Devisendaten normalverteilt sind und daher in den Anwendungsbereich einer Bayesschen Regression fallen.
Forex ist eine Menge von Brokerage-Unternehmen, Forex-Unternehmen, Küchen - Europäer, Chinesen, Bahamian, Bermuda ... Davon gibt es eine ganze Menge. Keiner von ihnen dominiert und trägt nicht entscheidend zur Preisbildung bei, und keiner der Akteure auf dem Markt. Die Annahme beruht auf dem zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitstheorie:
"Die Summe einer hinreichend großen Anzahl von schwach abhängigen Zufallsvariablen, die ungefähr gleich groß sind (kein einzelner Summand dominiert, keine Determinante trägt zur Summe bei), hat eine Verteilung, die der Normalverteilung nahe kommt."(Wikipedia)
So wie ich es im Zusammenhang mit Devisen verstehe. Wenn wir in einem M5-Balken alle Ticks ALLER Maklerunternehmen sammeln (Millionen von Ticks), dann wird die Verteilung der Ticks innerhalb des Balkens einer Normalverteilung nahekommen. Und je älter der Zeitrahmen ist, desto näher ist sie. Jedes einzelne Maklerunternehmen hat seinen eigenen Kursfluss, der sich von dem dominierenden globalen Fluss durch das Maß der Abschreibung dieses Maklerunternehmens unterscheidet. Dieser dominierende Fluss auf dem Diagramm stellt eine Kurve dar (sicherlich keine gerade Linie!), von der sich kein Maklerunternehmen weit entfernen kann.
Sie haben also nichts von dem verstanden, was ich geschrieben habe?
Streichen Sie die Normalverteilung, da sie bei Finanzinstrumenten nirgends zu beobachten ist. Erstellen Sie stattdessen ein Histogramm der tatsächlichen Verteilungsdichte und nähern Sie sich ihr an.
Um den Unterschied zu verstehen, genügt ein Blick auf den unten stehenden Screenshot. Die schwarze Linie zeigt die Normalverteilung und die rote Linie zeigt das Histogramm der realen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.
D.h. wenn wir einfach eine Dreiecksverteilung nehmen, wird der Fehler viel geringer sein. Es ist jedoch einfacher, zwei zusammenhängende Kreise zu nehmen, deren Mittelpunkte auf derselben horizontalen Linie liegen, oder zusammenhängende Ellipsen, um eine bessere Genauigkeit zu erzielen, da die Seiten des Dreiecks eindeutig konkav sind.
Juri,
Versuchen Sie es mit der Laplace-Verteilung - beidseitig exponentiell. Meiner Meinung nach kommen die Finanzdaten dem am nächsten.
Analytische Schätzung der Maximum-Likelihood-Parameter für Laplace:
Parameterschätzung[edit]
Bei Nunabhängigen und identisch verteilten Stichprobenx1,x2, ...,xNist derMaximum-Likelihood-Schätzervon μ derStichprobenmedian[1]und derMaximum-Likelihood-Schätzer von bist
von: https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_distribution
Sie haben also nicht verstanden, was ich geschrieben habe?
Ich habe Ihre erste Frage beantwortet. Das mit den Zeichen verstehe ich wirklich nicht. Die Anzahl der Takte finden, bei denen die Theorie funktioniert? Und daraus tanzen? Ich lehne sie sofort ab.
"Der ursprüngliche Zweck war die Kombination der geraden Linie und der Preisreihen". - Wenn die Bayes'sche Regression eine gerade Linie ist, dann taugt sie wirklich nichts.