Bayes'sche Regression - Hat jemand einen EA mit diesem Algorithmus erstellt? - Seite 9
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Sie sollten sich dann aufhängen, warum jammern, ich verstehe es nicht? ...... Verlierer? können nicht profitabel handeln? Was machst du hier im Forum????? Geh und schärfe Muttern in einer Fabrik oder etwas anderes...
Wenn ich nicht an den Handel glauben würde (nicht unbedingt an den Devisenhandel im Allgemeinen), würde ich dieses Forum nie wieder besuchen! ...... Wozu?
aber ich kann... und ich verdiene.... wow.... konsequent und beständig... seit Jahren... der Prozentsatz ist nicht großartig (weil ich ein Realist bin), aber ich tue es... Nun, und? Haben Sie Fragen?
Sie haben sich ein wenig übernommen. Beschimpfungen und Heroin. Das ist nicht das Profil dieses Forums. Wofür ist das Leben gut? So steht es in den ersten Büchern der Menschheit geschrieben. Die anderen Bücher sind nur Gerede.
die wahren Gläubigen sind hier)) ...... sprechen wir nicht über die Tora und den neuen Bund? wenn überhaupt, dann sind es nicht die ersten Bücher, und schon gar nicht die wichtigsten.... und sie sind sicherlich nicht die interessantesten oder intelligentesten... die bibel saugt.....
Das ist eine interessante Sache.
Ein wichtiger Hinweis: Der Autor schreibt, dass für die lineare Regression und die ANOVA eine Normalverteilung der Daten angenommen wird. Dies ist eine sehr langatmige und falsche Aussage, die viele Menschen unreflektiert wiederholen. Es geht in der Tat um die Annahme einer Normalverteilung der Modellfehler. Die Daten selbst sind möglicherweise nicht normal.
und für Preisreihen sowie Inkremente sind die Bedingungen 3a, 3b nicht erfüllt - die Varianz ist jeden Tag anders, die Fehler sind korreliert ...
Im ersten Beitrag des Autors des Threads gibt es eine Beschreibung mit Formeln im pdf-Format. Finden Sie eine angemessene Übersetzung. h ttps://www.mql5.com/go?http://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf
Wo liegt das Problem? Google kann gut übersetzen... :)
Bayes'sche Regression, lineare Regression, neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen..... eh, wie reich ist die Gemeinschaft der Marktversager.... und wie glücklich sind die Fachleute, dass es Narren gibt, die an ihrewissenschaftlich Modelle............)
Erstaunlich, dass es immer noch nicht klar ist, dass der Markt eine einfache Sache ist... komplexe Algorithmen - vermasseln, weil sie einfach nicht relevant sind...
aber nein - nur zu, umso besser für diejenigen, die sich nicht mit Mathe aufhalten, sondern Widerstandsniveaus einzeichnen, auf falsche Durchbrüche achten, eine Position aufbauen und..... der Rest ist den meisten im Forum unbekannt (es geht darum, Geldscheine am Geldautomaten zu bekommen)
wir fliegen und ihr krabbelt, ihr Narren, ihr Narren...........
Bleibt, der Gemeinschaft durch Equity vorgelegt zu werden.
Vielleicht sind Sie wirklich ein guter intuitiver Händler ...
Wie ein Professor sagte: "Man muss sehr dumm sein, um sich mit der Fundamentaltheorie zu beschäftigen". Wenn es interessant ist und auf lange Sicht Gewinne verspricht, warum nicht?
Google übersetzt dann:
Die RU-Strategie ist in der Lage, die Investitionen in weniger als 60 Tagen fast zu verdoppeln, wenn sie mit dem realen Datenverlauf verglichen wird.
I. Bayes-Regressionsproblem. Betrachten wir das Regressionsproblem: Wir erhalten p markierte Trainingsdatenpunkte (Xi, Yi) über 1 ^ y ^ n mit Xi ∈ Rd, y ∈ R für einige feste e ≥ 1. Ziel ist es, mit Hilfe dieses Datentrainings unbekannte Kennzeichnungen y ∈ R für ein gegebenes x ∈ Rd vorherzusagen. Klassischer Ansatz. DerStandardansatz aus der nichtparametrischen Statistik (vgl. z.B. [3]) besteht darin, von folgendem Modell auszugehen: Die markierten Daten werden gemäß der Beziehung y = F (x) + ? erzeugt , wobei ? eine unabhängige Zufallsvariable ist, die Rauschen darstellt und im Allgemeinen als Gaußsche Variable mit Mittelwert 0 und (normalisierter) Varianz 1 angenommen wird. Die Regression läuft darauf hinaus, den pH-Wert aus n Beobachtungen (x1, y1), ..., (Xn, yup) zu schätzen und ihn für die Vorhersage der Zukunft zu verwenden. Wenn beispielsweise P (x) = xTθ *, d. h. F als lineare Funktion angenommen wird, dann wird die klassische Schätzung der kleinsten Quadrate verwendet, um in * oder p zu schätzen: θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1) [...]
Dies geht aus dem ersten Beitrag des Verfassers des Themas hervor. Übrigens, weiß jemand, wie man Text aus dem PDF-Format in den Translator einfügt, ohne ihn manuell einzutippen?
P.S. F Generell würde ich mir einen Übersetzer wünschen, der mit dem Thema und dem Dialekt der MQL-Gemeinschaft vertraut ist.
Google übersetzt dann:
Die RU-Strategie ist in der Lage, die Investitionen in weniger als 60 Tagen fast zu verdoppeln, wenn sie mit dem realen Datenverlauf verglichen wird.
I. Bayes-Regressionsproblem. Betrachten wir das Regressionsproblem: Wir erhalten p markierte Trainingsdatenpunkte (Xi, Yi) über 1 ^ y ^ n mit Xi ∈ Rd, y ∈ R für einige feste e ≥ 1. Ziel ist es, mit Hilfe dieses Datentrainings unbekannte Kennzeichnungen y ∈ R für ein gegebenes x ∈ Rd vorherzusagen. Klassischer Ansatz. DerStandardansatz aus der nichtparametrischen Statistik (vgl. z.B. [3]) besteht darin, von folgendem Modell auszugehen: Die markierten Daten werden gemäß der Beziehung y = F (x) +? erzeugt , wobei ? eine unabhängige Zufallsvariable ist, die Rauschen darstellt und im Allgemeinen als Gaußsche Variable mit Mittelwert 0 und (normalisierter) Varianz 1 angenommen wird. Die Regression läuft darauf hinaus, den pH-Wert aus n Beobachtungen (x1, y1), ..., (Xn, yup) zu schätzen und ihn für die Vorhersage der Zukunft zu verwenden. Wenn beispielsweise P (x) = xTθ *, d. h. F als lineare Funktion angenommen wird, dann wird die klassische Schätzung der kleinsten Quadrate verwendet, um in * oder p zu schätzen: θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1) [...]
Dies geht aus dem ersten Beitrag des Verfassers des Themas hervor. Übrigens, weiß jemand, wie man Text aus dem PDF-Format in den Translator einfügt, ohne ihn manuell einzugeben?
P.S. F Generell hätte ich gerne eine Übersetzung von jemandem, der mit dem Thema und dem Dialekt dieser MQL-Gemeinschaft vertraut ist.