Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 31

 
Yuri Evseenkov:

Ich habe ein Programm erstellt , das die Koeffizienten a und b ermittelt, bei denen die Wahrscheinlichkeit nach dem Satz von Bayes maximal ist, wenn eine Normalverteilung mit einem Erwartungswert gleich ax+b angewendet wird.

Der Algorithmus reduziert sich auf die Aufzählung möglicher Werte von a und b in den Zeilen y=ax+b und setzt in die Bayes-Formel P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y) ein; (1)

P(x,y|a,b) wird als Wahrscheinlichkeitsfunktion P(x,y|a,b) aufgefasst, die eine Normalverteilungsformel mit Erwartung ax+b ist. Das Maximum-Likelihood-Maß der Bayes-Formel ist umgekehrt proportional zur Standardabweichung.

Die durch die Koeffizienten a und b konstruierte Gerade (rote Linie) (bei der die Wahrscheinlichkeit nach dem Bayes-Theorem maximal ist) stimmt fast mit demselben Indikator (gelbe Linie) der linearen Regression aus der kodobase überein.

Dmitry Fedoseev, Vladimir und andere "Kopenhagener" hatten Recht.

Wir erhalten dasselbe plus ein probabilistisches Maß für die Übereinstimmung von a,b x und y durch die Bayes-Formel. In diesem Fall (lineare Abhängigkeit, Normalverteilung von y, Gleichverteilung von a und b) erwies sie sich als umgekehrt proportional zur Standardabweichung. Vielleicht wird sich diese Maßnahme bei der Analyse als nützlich erweisen.


Und ich dachte, hierher kämen nur Plaudertaschen. Ich respektiere Ihre Beharrlichkeit und Ihren Willen, die Theorie zu verstehen und in der Praxis anzuwenden.
 
forexman77:

Ich habe noch ein anderes Problem: Ich kann einige Formeln nicht verstehen, bei denen man die Vorzeichen verstehen muss.

Wenn Sie meine und Ihre Codes meinen, die die Verteilung der Ticks nach Kursniveaus zeigen, gibt es nur vier Rechenoperationen.

Wenn Sie Bayes'sche und allgemein probabilistische Methoden meinen, können Sie intuitiv nur einige grundlegende Konzepte darstellen. Wenn es sich um ein komplexes Objekt handelt, müssen Sie sich irren, und das Ergebnis ist reine Zeitverschwendung. Man braucht eine Art mathematische Kultur oder so etwas. Und Formeln sind kompliziert. Aber das ist in Ordnung. Ich, mit einer Drei in höherer Mathematik, fange an, etwas zu begreifen. Und im Forum werden Schlüsselbegriffe und Formeln genannt, damit man sich nicht in der Theorie verliert.

 
Event:
Ihre Forschung verdient Respekt!

Kürzlich wurde ein Artikel veröffentlicht, der für Sie nützlich sein könnte...

https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/

Nun, "Forschung" ist ein bisschen viel gesagt. Also bin ich die Koeffizienten durchgegangen und habe sie in eine Formel eingesetzt. Das ist nur eine kleine Anregung für den Anfang.

Vielen Dank für diesen Artikel. Ich wollte schon seit langem etwas über Entropie lesen. Ich habe dort sogar ein Codebeispiel.

P.S. Dein alter Avatar mit dem Elefanten war cool.

 
Vladimir:
Ich dachte, es wären nur Plaudertaschen. Ich respektiere Ihre Beharrlichkeit und Ihren Willen, die Theorie zu verstehen und in der Praxis anzuwenden.

Ich danke Ihnen. Ich habe Ihren ThreadVorhersage des Marktes auf der Grundlage makroökonomischer Indikatoren gelesen. Beeindruckend.

P.S. Und die "Plappermäuler" im Baeis-Thread sind interessant.

 

Bitte erklären Sie den Unterschied zwischen den Indikatorenhttps://www.mql5.com/ru/code/7812 undhttps://www.mql5.com/ru/code/7325.

Wenn es bei der ersten klar zu sein scheint, dass sie eine Linie in der Mitte der Notierungen in einem bestimmten Bereich von Balken bildet, dann ist die zweite, die wie ein gleitender Balken aussieht, nicht klar?

Linear Regression Line (Линия Линейной Регрессии)
Linear Regression Line (Линия Линейной Регрессии)
  • Stimmen: 1
  • 2008.02.06
  • Antoniuk Oleg
  • www.mql5.com
Индикатор рисует линию линейной регресии на основе цен закрытия последних баров.
 
forexman77:

Bitte erklären Sie den Unterschied zwischen den Indikatorenhttps://www.mql5.com/ru/code/7812 undhttps://www.mql5.com/ru/code/7325.

Wenn es bei der ersten klar zu sein scheint, dass sie eine Linie in der Mitte der Kurse in einem bestimmten Bereich von Balken zieht, dann ist die zweite, die wie ein gleitender Balken aussieht, nicht klar?

Die lineare Regression ist nicht statisch - der erste Indikator zeigt visuell an, welche Daten für die Berechnung verwendet wurden und zeigt nur einen Punkt als Ergebnis an, während der zweite Indikator die Berechnung für jeden Punkt anzeigt, ohne die Berechnung zu visualisieren. D.h. als Händler sind wir nicht so sehr an den Vergangenheitsdaten interessiert, sondern wir wollen das Vorhersagepotenzial nutzen, das der Indikator in der Regression hat.
 
-Aleks-:
Die lineare Regression ist nicht statisch - der erste Indikator zeigt visuell an, welche Daten für die Berechnung verwendet wurden, und zeigt nur einen Punkt als Ergebnis an, während der zweite Indikator die Berechnung für jeden Punkt anzeigt, ohne die Berechnung zu visualisieren. D.h. als Händler sind wir nicht an Vergangenheitsdaten interessiert, sondern wollen das Vorhersagepotenzial des Indikators durch Regression nutzen.
Ich danke Ihnen!
 

Herzlichen Glückwunsch an den Ersteller dieses Threads und an die Leser zu ihrem Urlaub! Gesundheit, Frieden und Wohlstand für Sie und Ihre Lieben!

 

Ich werde versuchen, das Theorem von Bayes in der Praxis anzuwenden.

Aufgabe. Bestimmen Sie mit Hilfe des Satzes von Bayes, welcher Wert eines noch nicht eingetroffenen Ticks am wahrscheinlichsten ist.

Gegeben. Zeitreihe x,y.

y=ax+b Eine Linie vom letzten Tick in die Zukunft.

P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1) Bayes-Formel.

P(a,b|x,y) ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Koeffizienten a und b den x- und y-Koordinaten des zukünftigen Ticks entsprechen.

Wir müssen solche a und b finden, dass diese Wahrscheinlichkeit (oder besser gesagt,ein Wahrscheinlichkeitsmaß) maximal ist.

P(x,y|a,b) - nehmen wir das reale Histogramm der Tick-Verteilung nach Preisniveau als Wahrscheinlichkeitsfunktion. Die Funktion wird durch ein zweidimensionales Array (Matrix) definiert: Preisspanne - Wahrscheinlichkeit, prozentuales Verhältnis der in diese Spanne fallenden Ticks zur Gesamtzahl der Ticks. (siehe Abbildung 1)

P(a) Der Koeffizient a bestimmt die Steigung der Geraden. Sie kann sowohl positiv als auch negativ sein. Die Wahrscheinlichkeit für das eine oder das andere Vorzeichen des Wertes wird aus demselben Diagramm ermittelt.

P(b) Der Koeffizient b bestimmt die Steigung der Linie in Bezug auf die Zeitachse.

Die Koeffizienten a und b bestimmen den Preisanstieg. Wie die Teilnehmer betonten, hat die Verteilung der Preiserhöhungen eine annähernd normale Form. Ich schlage vor, davon auszugehen, dass der Koeffizient b normalverteilt ist. Sie können sie mit einem Zufallszahlengenerator (RNG) mit einer Gaußschen Verteilung einstellen.

P(x,y) ist ein normalisierender Divisor. Ein konstanter Wert.

Für die Programmerstellung bitte angeben, ob der Standard-RNG von MT4 eine normale Verteilung der Ergebnisse hat oder einen anderen verwenden.

Abb. 1


 
Yuri Evseenkov:

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Vielen Dank für dieses unerwartete Geschenk.