Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 9
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vous devriez aller vous pendre alors, pourquoi se plaindre, je ne comprends pas ? ...... perdants ? ne peuvent pas faire du commerce de manière rentable ? Qu'est-ce que tu fais ici sur le forum ?????. Va tailler des écrous dans une usine ou autre chose...
Si je ne croyais pas au trading (pas nécessairement au Forex, en général), je ne visiterais plus jamais ce forum ! ...... pour quoi faire ?
mais je peux... et je gagne.... wow.... de manière constante et régulière... depuis des années... le pourcentage n'est pas très élevé (car je suis réaliste) mais je le fais... Et... alors ? Des questions ?
Tu t'es un peu emporté. Vous traiter de tous les noms et de l'héroïne. Ce n'est pas le profil de ce forum. A quoi sert la vie ? C'est écrit dans les premiers livres de l'humanité. Les autres livres ne sont que des paroles.
les vrais croyants sont ici)) ...... ne parlons-nous pas de la torah et de la nouvelle alliance ? En fait, ce ne sont pas les premiers livres, et certainement pas les plus importants..... et ils ne sont certainement pas les plus intéressants ou les plus intelligents... la bible suce.....
C'est intéressant.
Une remarque importante : l'auteur écrit que pour la régression linéaire et l'ANOVA, on suppose une distribution normale des données. Il s'agit d'une déclaration très longue et incorrecte que de nombreuses personnes répètent sans réfléchir. Il s'agit, en fait, de supposer une distribution normale des erreurs du modèle. Les données elles-mêmes peuvent ne pas être normales.
et pour les séries de prix ainsi que les incréments, les conditions 3a,3b ne sont pas remplies - la variance est différente chaque jour, les erreurs sont corrélées ...
Dans le premier message de l'auteur du fil de discussion, il y a une description avec des formules au format pdf. Trouvez une traduction adéquate. h ttps://www.mql5.com/go?http://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf
Quel est le problème ? Google traduit bien... :)
Régression bayésienne, régression linéaire, réseaux neuronaux, algorithmes évolutionnistes..... eh combien est riche la communauté des suceurs de marché.... et combien les professionnels sont heureux qu'il y ait des imbéciles qui croient en leursscientifique modèles............)
c'est incroyable qu'il ne soit toujours pas clair que le marché est une chose simple... les algorithmes complexes -- se plantent parce qu'ils ne sont tout simplement pas pertinents...
mais non - allez-y, tant mieux pour ceux qui ne se branlent pas sur les maths, mais tracez des niveaux de résistance, surveillez les fausses cassures, construisez une position et..... le reste est inconnu de la plupart du forum (c'est obtenir des billets de banque au distributeur).
we fly and you crawl fools you fools...........
Reste à présenter à la communauté par Equity.
Peut-être que vous êtes vraiment un bon trader intuitif ...
Comme l'a dit un professeur : "Il faut être très stupide pour faire de la théorie fondamentale". Si c'est intéressant et que cela promet des profits à long terme, pourquoi pas ?
Google traduit alors:
RU Strategy est capable de presque doubler les investissements en moins de 60 jours lorsqu'elle est confrontée à des données réelles.
I. Problème de régression de Bayes. Considérons le problème de régression : on nous donne p points de données étiquetés d'apprentissage (Xi, Yi) sur 1 ^ y ^ n avec Xi ∈ Rd, y ∈ R pour un certain e ≥ 1 fixé. Lebut est d'utiliser cet apprentissage de données pour prédire des étiquettes inconnues y ∈ R pour un x ∈ Rd donné. Approche classique. L'approche standard de la statistique non paramétrique (cf. [3], par exemple) consiste à supposer le type de modèle suivant : les données étiquetées sont générées selon la relation y = F (x) + ? où ? est une variable aléatoire indépendante représentant le bruit, généralement supposé être gaussien avec une moyenne de 0 et une variance (normalisée) de 1. La régression se résume à estimer le pH à partir de n observations (x1, y1), ..., (Xn, yup) et à l'utiliser pour une prédiction future. Par exemple, si P (x) = xTθ *, c'est-à-dire que l'on suppose que F est une fonction linéaire, on utilise l'estimation classique des moindres carrés pour estimer en * ou p : θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1) [...]
Ceci est tiré du premier message de l'auteur du fil de discussion. À propos, quelqu'un sait-il comment insérer du texte à partir du format pdf dans le traducteur sans le taper manuellement ?
P.S. F En général, j'aimerais avoir un traducteur qui connaît le sujet et le dialecte de la communauté MQL.
Google traduit alors:
RU Strategy est capable de presque doubler les investissements en moins de 60 jours lorsqu'elle est confrontée à des données réelles.
I. Problème de régression de Bayes. Considérons le problème de régression : on nous donne p points de données étiquetés d'apprentissage (Xi, Yi) sur 1 ^ y ^ n avec Xi ∈ Rd, y ∈ R pour un certain e ≥ 1 fixé. Lebut est d'utiliser cet apprentissage de données pour prédire des étiquettes inconnues y ∈ R pour un x ∈ Rd donné. Approche classique. L'approche standard de la statistique non paramétrique (cf. [3], par exemple) consiste à supposer le type de modèle suivant : les données étiquetées sont générées selon la relation y = F (x) + ? où ? est une variable aléatoire indépendante représentant le bruit, généralement supposé être gaussien avec une moyenne de 0 et une variance (normalisée) de 1. La régression se résume à estimer le pH à partir de n observations (x1, y1), ..., (Xn, yup) et à l'utiliser pour une prédiction future. Par exemple, si P (x) = xTθ *, c'est-à-dire que l'on suppose que F est une fonction linéaire, on utilise l'estimation classique des moindres carrés pour estimer en * ou p : θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1) [...]
Ceci est tiré du premier message de l'auteur du fil de discussion. À propos, quelqu'un sait-il comment insérer du texte à partir du format pdf dans le traducteur sans le taper manuellement ?
P.S. F En général, j'aimerais que la traduction soit faite par quelqu'un qui connaît bien le sujet et le dialecte de cette communauté MQL.