Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 11
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Las teorías sobre el comportamiento de los precios que se describen en varios libros académicos sobre comercio no están respaldadas por nada más que el razonamiento de los autores.
El comportamiento de los precios es el de un conjunto de diferentes grupos de participantes en el mercado, cuya proporción y valor de sus posiciones abiertas cambia de forma dinámica y estocástica. :)
En mi opinión, es interesante (para un investigador), pero no el monetario.
Anteriormente he formulado dos posibles estrategias: búsqueda de tendencias y búsqueda de pips. La primera estrategia se reduce a detectar el principio y el final de una tendencia.
La segunda es la captura de pequeños movimientos de precios (casi ruidosos). Ambas estrategias deben formularse en función de las características exclusivamente estadísticas del precio y/o de los incrementos de precio en el marco temporal correspondiente.
Recientemente me he encontrado con una frase interesante: el arbitraje estadístico. Lo estoy estudiando ahora. :)
Entendido. Sólo un dato: el comportamiento estocástico de los precios implica patrones estocásticos, es decir, patrones en los que el resultado no está garantizado, sino que se produce con probabilidad. Pero eso no es todo.
La probabilidad tiene un intervalo de confianza. Y así, si p es un modelo -su intervalo de confianza es demostrablemente mayor que, por ejemplo, un ingenuo p = 0,5 + su intervalo de confianza-, entonces tenemos un modelo estable (no estrictamente hablando, por supuesto), empíricamente probado, que puede hacer que MO supere a la cabeza.
Entendido. Sólo un dato: el comportamiento estocástico de los precios implica patrones estocásticos, es decir, aquellos en los que el resultado no está garantizado, sino que se produce con probabilidad. Pero eso no es todo.
La probabilidad tiene un intervalo de confianza. Y así, si p es el modelo - su intervalo de confianza es probadamente mayor que, por ejemplo, el ingenuo p = 0,5 + su intervalo de confianza, entonces tenemos un modelo estable (no estrictamente hablando, por supuesto), empíricamente probado que puede hacer MO superar los gastos generales.
La diferencia entre mi posición y la tuya es que yo no sé crear modelos, así que utilizo lo que se les ha ocurrido a varias personas inteligentes. :)
Estoy completamente de acuerdo con usted.
La diferencia entre mi posición y la tuya es que yo no sé crear modelos, así que utilizo lo que se les ha ocurrido a varias personas inteligentes. :)
Hay muchas capas culturales aquí. Son todo puro bla-bla-bla y algunas fotos bonitas. Hay que revisar todo en el buen sentido.
Me gustaría tener un código sobre el tema de esta rama.
1. regresión lineal. Método de los mínimos cuadrados. Las fórmulas están tomadas del videoclip.
y=kx+b;
k=(producto medio de xy - producto de las medias x e y)/(cuadrado medio de x - cuadrado de la media x);
b= media de y - media de k*x.
2. Haciendo estos cálculos deberías obtener las coordenadas de la recta. Los valores reales diferirán de los teóricos en el valor eps= y(real)-y(teor).
Además, para que la regresión sea bayesiana, se asume que eps se distribuye según la ley normal.
Por favor, los que sean copenhagenistas, corríjanme si algo está mal y aconséjenme qué hacer a continuación.
Aquí https://www.mql5.com/ru/code/8016 puede descargar un indicador que calcula la regresión lineal de la misma manera que MT4 y construye un canal de regresión lineal.
Aquí https://www.mql5.com/ru/code/8016 puede descargar un indicador que calcula una regresión lineal al igual que MT4 y construye un canal de regresión lineal.
La línea de regresión lineal trazada por el indicador casi coincidía con la que dibujé a ojo. Eso sucede.
La línea de regresión lineal que trazó el indicador era casi idéntica a la que yo tracé a ojo. Eso sucede.
No subestimes nuestro cerebro...
Tal vez los indicadores se inventen para descargar el cerebro, desde las profundidades del inconsciente, por así decirlo...
...
Además, para que la regresión sea bayesiana, se asume que la eps se distribuye según la ley normal.
...
¿Por qué esta suposición? En absoluto. No hay que pensar en ello, es como definir el alcance de la regresión bayesiana.
Debemos determinar los atributos necesarios para calcular la regresión bayesiana. Esta es la primera pregunta de cómo hacer un círculo cuadrado. Aquí es donde puede darse cuenta de que la regresión bayesiana no encaja en absoluto. Pero no nos importa... hay que hacer algo. Supongamos que la coincidencia de los valores de los precios de una fila y la segunda fila (en nuestro caso la línea) corresponderá a la máxima probabilidad. Y el camino máximo por uno será 1/n (n - número de barras). Aunque este enfoque es como dibujar con una horquilla sobre el agua. Así que deberíamos inventar alguna fórmula que en el argumento 0 diera 1/n, y en el argumento creciente tendiera a 0. Luego escribimos la fórmula de baes y sustituimos la fórmula que inventamos antes por las probabilidades. A continuación tenemos que encontrar el máximo de la función resultante. Probablemente tome la derivada, la iguale a cero...
El resultado será casi el mismo que el de la regresión lineal, porque el objetivo inicial era combinar la recta y la serie de precios.