Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 4
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Das ist es, worüber wir hier sprechen.
Die Forscher haben einen Zeitraum gewählt, in dem es keinen eindeutigen Trend gibt, weshalb die Ergebnisse interessant sind.
Kurz gesagt - was ist auf dem Screenshot zu sehen?
Сейчас идет разговор о том. как работает алгоритм.
Насчет применимости, найдется какая-нибудь задача, для которой пригодится. Цены кластеризовать не пойдет.
Das ist es, worüber wir hier sprechen.
Die Forscher haben einen Zeitraum gewählt, in dem es keinen eindeutigen Trend gibt, weshalb die Ergebnisse interessant sind.
Die Bayes'sche Regression ist dasselbe wie das Probabilistische Neuronale Netz (PNN) oder das Allgemeine Neuronale Regressionsnetz (GRNN). Wenn Sie die normale Fehlerverteilung nicht mögen, können Sie anstelle des Exponentialkerns auch jede andere Abstandsfunktion verwenden, z. B. exp(-|distance|), exp(-distance^n) usw. Das Ergebnis wird sich nicht wesentlich ändern. Eine schnell abnehmende Entfernungsfunktion gibt näheren Ereignissen in der Vergangenheit eine höhere Gewichtung. Ich habe mich mit diesem Netz und seinen Varianten auseinandergesetzt. Als Regression ist sie nicht besonders geeignet. Aber als Klassifikator ist es besser, aber das Ergebnis seiner Verwendung auf dem Markt ist nicht besser als jedes andere Werkzeug oder Münzwurf. Schauen Sie im Forum unter 4. Die Menschen haben dort zu ihrer Zeit darüber diskutiert.
Glauben Sie vor allem nicht den Universitätsartikeln über den Börsenhandel. Die meisten dieser Artikel werden von Studenten verfasst, um die Anforderungen für die Promotion zu erfüllen (3-4 Arbeiten + Dissertation). Das gilt auch für die Wissenschaften: Millionen von Studentenartikeln und null Wert. Vertrauen Sie den Menschen, die in diesen Branchen arbeiten. Jeder Händler mit Erfahrung weiß mehr als ein MIT-Professor.
Von hier aus: http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
Aufgrund der Annahme der Normalität der Fehler stelle ich die Anwendbarkeit dieser Methode auf die Finanzmärkte in Frage.
Darüber hinaus besteht bei jedem Modell, bei dem die Abhängigkeit nur als Hyperebene geschätzt wird, die Möglichkeit, dass eine nicht lineare Kante übersehen wird, was das Modell profitabel machen kann.
Welche Fehlerannahme halten Sie für die Finanzmärkte für angemessen?
"Aufgrund der Annahme der Normalität der Fehler stelle ich die Anwendbarkeit dieser Methode auf die Finanzmärkte in Frage."
Die Finanzmärkte verkaufen und kaufen. Fehler passieren, und das ist normal.
// Doppelte Behandlung des Kommentars zum Zitat
)
Der ursprüngliche Beitrag wird also anders interpretiert.
Jegliche mathematische Verarbeitung oder sonstige Interpretation eines Zitats ist das Gleiche und sollte nicht vorgenommen werden!
"Aufgrund der Annahme der Normalität der Fehler stelle ich die Anwendbarkeit dieser Methode auf die Finanzmärkte in Frage."
Die Finanzmärkte verkaufen und kaufen. Fehler passieren, und das ist in Ordnung.
// Doppelte Behandlung des Kommentars zum Zitat
)
Der ursprüngliche Beitrag wird also anders interpretiert.
Jegliche mathematische Verarbeitung oder sonstige Interpretation eines Zitats ist das Gleiche und sollte nicht vorgenommen werden!
Ja, das ist die Art von Interpretation, wie sie hier zu Hause stattfindet.
Aber ich frage mich immer noch, wer das Ergebnis zuerst ziehen wird.
Das wird niemand.
Man sollte eine Methode verwenden, bei der die Dichte der Fehlerverteilung keine Rolle spielt. Nichtparametrische Methoden.
Ich mache in meinen Experimenten überhaupt keine Regression und Preiswerte (oder deren Transformationen), ich sage das Vorzeichen voraus, aber man kann sagen, dass dies auch Teil der Preisinformation ist.
Meine Fehler sehen folgendermaßen aus:
0 1
0 0,58 0,42
1 0,43 0,57
Oder ungefähr so, wie es ursprünglich geschrieben wurde:
1 - wahr, 0 - Fehler: 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1 , 1, 1, 0, 1
Und die sich daraus ergebende Wahrscheinlichkeitsverteilung sollte so weit wie möglich von 0,5 / 0,5 abweichen.
Wenn wir die gegenseitige Unempfindlichkeit solcher Ergebnisse erhalten, kommen wir zu einer Binomialverteilung, für die es viele, viele Formeln und statistische Tests gibt.
Aber wenn ich eine Art Regressionsmodell für den Preis erstellen will, sollte mich die Annahme über die PDF-Form der Fehler nicht beeinflussen.
UPD: https://en.wikipedia.org/wiki/Errors_and_residuals
https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_statistics
Wir kennen die Fehlerverteilung für Forex überhaupt nicht. Formal - und streng genommen - handelt es sich bei den Fehlern um Differenzen zwischen den modellierten Werten und den an der Genpopulation ermittelten Modellwerten, d. h. um rein theoretische Werte. Die Residuen ergeben sich aus den Unterschieden zwischen den modellierten Werten und den Modellwerten in der verfügbaren Stichprobe, aber auch sie werden kaum normal sein, da Finanzzeitreihen (genauer gesagt ihre Renditen) nicht normal (!) sind, sondern eine dicke Linie und Spitzen aufweisen, und es sehr schwierig ist, eine solchedicke Linie und Spitzen zu modellieren.
Ich habe mir sogar die Mühe gemacht und für die stündlichen Inkremente die ursprüngliche Verteilung (türkis =)) und die Normalverteilung mit denselben Parametern für Mittelwert und Sd abgeleitet. Wie Sie sehen können, ist das alles andere als normal. Und der Normalitätstest ist noch lange nicht bestanden.
Methoden, die sich auf die Normalität von Fehlern stützen, sind klassische Methoden aus dem 20. Jahrhundert wie die lineare Regression und die Varianzanalyse. Aber wir können auch ohne sie auskommen.
Lesen Sie das Wiki).