Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 5
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Und ich habe den Eindruck, dass jemand einfach nichts Besseres zu tun hat und anfängt, sich schlau zu machen, obwohl die Meinung ist - no go) ... und wie Sie oben sehen können - nicht nur meine
Man sollte eine Methode verwenden, bei der die Dichte der Fehlerverteilung keine Rolle spielt. Nichtparametrische Methoden.
Wir kennen die Fehlerverteilung für Forex überhaupt nicht. Formal - und streng genommen - sind Fehler Differenzen zwischen modellierten Werten und modellierten Werten, die an der Genpopulation ermittelt wurden, d. h. 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. Aber wir können auch ohne sie auskommen.
Lesen Sie das Wiki.)
Wenn Sie, wie die Autoren der Bitcoin-Strategie, Untersuchungen bei flat durchgeführt haben, dann wissen Sie sicherlich besser, wie die Unterschiede zwischen der realen und der idealen Kurve das Ergebnis beeinflussen.
Die Gauß-Verteilung, die in der Natur am weitesten verbreitet ist und in der Wissenschaft (von der Soziologie bis zur Kernphysik) häufig verwendet wird, wird von vielen in der MQL-Gemeinschaft hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit auf dem Markt angefeindet.
Ich bin kein Mathematiker, aber wenn ich mir die Verteilung der Balken oder Tickvolumina nach Kursniveaus ansehe, erinnert mich das Bild an eine Glocke. Vor allem auf den flachen Märkten. Zum Beispiel. Die ganze EURUSD-Geschichte sieht nach einem globalen Flat aus.
Wenn Sie, wie die Bitcoin-Strategie-Autoren, Forschungen bei flat durchgeführt haben, dann wissen Sie sicher besser, wie sich Unterschiede zwischen der realen und der idealen Kurve auf das Ergebnis auswirken.
Die Gauß-Verteilung ist die in der Natur am weitesten verbreitete und in der Wissenschaft (von der Soziologie bis zur Kernphysik) weithin verwendete Verteilung. Viele MQL-Gemeinschaften akzeptieren sie aus irgendeinem Grund nicht als für den Markt geeignet.
Ich bin kein Mathematiker, aber wenn ich mir die Verteilung der Balken oder Tickvolumina nach Kursniveaus ansehe, erinnert mich das Bild an eine Glocke. Vor allem auf den flachen Märkten. Zum Beispiel. Die ganze EURUSD-Geschichte sieht nach einem globalen Flat aus.
Die Dichte wird anhand von Preisschritten gemessen, nicht an den Preisen selbst.
Oh! Das ist ja interessant. Kann ich die Formel haben?
Herr Kollege, das sind die Grundlagen!
Sie können verschiedene Formeln nehmen, zum Beispiel die beliebtesten:
Pr - Preis
t - Zeit
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Wenn Ökonomen also sagen, dass wir zum Beispiel die Varianz eines solchen 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(!)normale Reihe 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 anfängliche Preisreihe ähnelt nicht einmal in erster Näherung einer normalen Preisreihe, im Gegensatz zu den Inkrementen.
Herr Kollege, das sind die Grundlagen!
Sie können verschiedene Formeln nehmen, zum Beispiel die beliebtesten:
Pr - Preis
t - Zeit
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Wenn Ökonomen also sagen, dass wir zum Beispiel die Varianz eines solchen Instruments gemessen haben, tun sie Folgendes: Varianz = (Xi - X^)^2 / (N - 1),
wobei Xi die nach einer der Formeln berechnete Schrittweite ist,
X^ ist das X mit einer Kappe - eine Stichprobenschätzung des Mittelwerts der Inkremente 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 anfängliche Preisreihe ähnelt nicht einmal in erster Näherung einer normalen Preisreihe, im Gegensatz zu den Inkrementen.
Ich habe mir die Formeln angesehen. Ja, dieser Ansatz passt hier. Ich danke Ihnen!
Ich möchte die Grundlagen lesen. Vielleicht gibt es ein Lehrbuch zu diesem Thema?
Ich habe mir die Formeln angesehen. Ja, es ist auf diesen Ansatz geklebt. Ich danke Ihnen!
Ich möchte die Grundlagen lesen. Vielleicht gibt es ein Lehrbuch zu den oben genannten Themen?
Es gibt einen guten Überblick über die Grundlagen
Ich habe mir die Formeln angesehen. Ja, es ist auf diesen Ansatz geklebt. Ich danke Ihnen!
Ich möchte die Grundlagen lesen. Vielleicht gibt es ein Lehrbuch zu diesem Thema?
Ehrlich gesagt, habe ich selbst keine Lehrbücher gelesen. Im Grunde genommen bleibe ich im Prozess der Analyse hängen.
Die Hauptsache in diesem Fall ist, dass Sie die Worte der Gelehrten nicht für selbstverständlich halten. Ich sage Ihnen, dass Aktienanalysten sie immer noch als normalen Prozess betrachten, einfach weil es bequem ist.
Ich würde ein Buch über Zeitreihenanalyse empfehlen. Aber es wird auch einen Haufen Arima-, Garch- und Unit Root-Zeug geben, das vielleicht gar nicht für Devisen gilt.
Varianz = Summe((Xi - X^)^2) / (N - 1),