Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 13

 
Yuri Evseenkov:

Ich habe Ihre erste Frage beantwortet. Ich verstehe das mit den Vorzeichen wirklich nicht. Finden Sie die Anzahl der Balken, bei denen die Theorie funktioniert? Ich lehne sie sofort ab.

"Das ursprüngliche Ziel war es, die lineare Linie und die Preisreihen in Einklang zu bringen. - Wenn die Bayes'sche Regression eine gerade Linie ist, dann taugt sie wirklich nichts.

Wenn sie mit einer Geraden vereinbar ist, genügt die allseits bekannte lineare Regression der kleinsten Quadrate (LOS). Auch bei der ANC-Methode ist es möglich, mit beliebigen Kurven zu kombinieren. In allen bekannten Codes anstelle der Nummern 1,2,3... werden die Werte der Krümmung verwendet.

Es kann sogar eine Kurvenlinie unbekannter Form (Polynom) geben - polynomiale Regression, die Codebasis hat einen Code dafür.

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Anzeichen. Dies ist die Grundlage der Bayes'schen Regression. Es werden Merkmale definiert, deren Vorhandensein eine Probe mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Klasse zuordnet. Bei mehreren Merkmalen und deren Wahrscheinlichkeiten wird die endgültige Wahrscheinlichkeit mit Hilfe der Bayes-Formel berechnet.

 
Yuri Evseenkov:

"Die Summe einer hinreichend großen Anzahl von schwach abhängigen Zufallsvariablen mit annähernd gleichem Betrag (keine der Komponenten dominiert oder trägt determinierend zur Summe bei) hat eine Verteilung, die der Normalverteilung nahe kommt" (Wikipedia).

Wenn Wikipedia für Sie maßgeblicher ist als die Marktrealität, dann suchen Sie dort nach Antworten auf Ihre Fragen, anstatt sie hier zu stellen.
 
Dmitry Fedoseev:

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 der ursprüngliche Zweck darin bestand, die Gerade und die Preisreihen zu kombinieren.

Aus der Literatur geht hervor, dass bei der Bayes'schen Regression die Schätzung der linearen Regressionskoeffizienten auf der a priori Kenntnis ihrer Verteilung und der Annahme der Normalität der Fehler beruht. Alles andere ist dasselbe wie bei der üblichen linearen Regression mit der ANC-Methode der Koeffizientenschätzung. Ob Sie sie auf dem Markt anwenden wollen oder nicht, bleibt Ihnen überlassen.

 
Alexey Burnakov:

Nach ein wenig Mathematik wird klar, dass bei der Bayes'schen Regression die Schätzung der linearen Regressionskoeffizienten auf der vorherigen Kenntnis ihrer Verteilung und der Annahme der Normalität der Fehler beruht. Alles andere ist dasselbe wie bei der üblichen linearen Regression mit ANC-Schätzung der Koeffizienten. Ob Sie sie auf dem Markt anwenden wollen oder nicht, bleibt Ihnen überlassen.

Woher kommt das?
 
Yuri Evseenkov:

...

"Die Summe einer hinreichend großen Zahl von schwach abhängigen Zufallsvariablen, die annähernd die gleiche Größe haben (kein einzelner Summand dominiert, kein bestimmender Beitrag zur Summe), hat eine Verteilung, die der Normalverteilung nahe kommt."(Wikipedia)

...

Ich würde nicht empfehlen, diese Definition ernst zu nehmen. Auf der Wikipedia-Seite wird nicht einmal eine Quelle angegeben. Es ist die Meinung von jemand anderem.
 
Dmitry Fedoseev:
Woher kommt das?

Englischsprachige Wiki-Artikel und eine Reihe von Vorträgen zum Thema. MNC wird durch Bayes'sche Inferenz mit Likelihood-Maximierung ersetzt.

Und ich glaube, Sie verwechseln die Anwendung des Bayes'schen Theorems auf die nachträgliche Schätzung der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses mit der Bayes'schen Regression. Obwohl beide auf einem Bayes'schen Ansatz zur Wahrscheinlichkeit beruhen.

 
Alexey Burnakov:

Englischsprachige Wiki-Artikel und eine Reihe von Vorträgen zum Thema. MNC wird durch Bayes'sche Inferenz mit Likelihood-Maximierung ersetzt.

Und ich glaube, Sie verwechseln die Anwendung des Bayes'schen Theorems auf die nachträgliche Schätzung der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses mit der Bayes'schen Regression. Obwohl beide auf einem Bayes'schen Ansatz zur Wahrscheinlichkeit beruhen.

Was und wie kann hier eine Verwechslung vorliegen?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit?

 
Yuri Evseenkov:

... Forex-Daten haben eine Normalverteilung und sind daher die Domäne der Bayes'schen Regression ...

Während einiger Zeiträume können die "Forex-Daten" (nehmen wir an, es handelt sich um Preise) eine Normalverteilung aufweisen, aber das ist offensichtlich nicht der Fall beim Trend - vielleicht gibt es eine Mischung aus Normal(?)- und anderen Verteilungen.
Wir können davon ausgehen, dass in den Preisreihen ein sukzessiver Wechsel von Verteilungen (oder deren Mischungen) stattfindet, die nicht unbedingt normal sind.
Die Anwendung einer Regression auf Preisreihen macht keinen Sinn, da Preisreihen nicht stationär sind. Auf Russisch bedeutet dies, dass die für eine Stichprobe berechneten Regressionskoeffizienten nicht mit denen einer anderen Stichprobe übereinstimmen werden.

 
Dmitry Fedoseev:
Diese 18 deckt nichts ab. Er ist perfekt durch die lineare Regression und das Fibo-Level ersetzbar. Man kann kein normales Gespräch führen, man führt keine konstruktiven Gespräche. Sie haben noch nicht einmal bewiesen, dass Sie wissen, was die 18 ist und was sie tut.

Beurteilen Sie die Aussagekraft von (18) anhand eines einfachen Beispiels, Daten von hier http://www.statdata.ru/russia, welche Regression kann so etwas replizieren? Sie können alle 10 wichtigsten Regressionsmethoden einfügen http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/


Население России на 2016 год составляет 146 519 759 человек. Статистика населения России РФ - www.statdata.ru - Сайт о странах, городах, статистике населения и пр.
Население России на 2016 год составляет 146 519 759 человек. Статистика населения России РФ - www.statdata.ru - Сайт о странах, городах, статистике населения и пр.
  • www.statdata.ru
Общая численность населения России на 1 января 2016 года составляет 146 519 759 человек (с Крымом) по данным [1-Росстат] (согласно данным о предварительной оценке численности населения на 01.01.2016). ии на 1 января 2015 года составляла 146 267 288 человек. 1.41% или 32 421 чел. Далее Северо-Кавказский федеральный округ с ростом на 0.61% или 58...
 
Yousufkhodja Sultonov:

...welche Regression kann so etwas wiederholen? Sie können alle 10 wichtigsten Regressionsmethoden einfügen http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/

...

Polynomial.