Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 13
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J'ai répondu à votre première question. Je ne comprends vraiment pas les signes. Trouvez le nombre de barres à partir duquel la théorie fonctionne ? Je le rejette immédiatement.
"L'objectif initial était de concilier la ligne droite et la série de prix. - si la régression bayésienne est une ligne droite, alors elle n'est vraiment pas bonne.
Si elle est compatible avec une ligne droite, la régression linéaire des moindres carrés (LOS) connue de tous est suffisante. La méthode ANC permet également de combiner avec n'importe quelle curviligne. Dans le code connu de tous, au lieu du numéro 1,2,3... les valeurs de la curvuline sont utilisées.
Il peut même y avoir une curvuline de forme inconnue (polynomiale) - régression polynomiale, le codebase a un code pour cela.
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Signes. C'est la base de la régression bayésienne. Des traits sont définis, dont la présence affecte un échantillon à une classe particulière avec une certaine probabilité. Ayant plusieurs caractéristiques et leurs probabilités, la probabilité finale est calculée en utilisant la formule de Bayes.
"La somme d'un nombre suffisamment grand de variables aléatoires faiblement dépendantes d'approximativement la même grandeur (aucune des composantes ne domine ou ne contribue de façon déterminante à la somme) a une distribution proche de la normale" (Wikipédia).
Qu'est-ce qui te fait penser ça ? Pas du tout. Vous n'avez pas besoin d'y réfléchir, c'est comme définir la portée de la régression bayésienne.
Nous devons déterminer les caractéristiques qui sont nécessaires pour calculer la régression bayésienne. C'est la première question sur la façon de faire un cercle carré. C'est là que vous pouvez vous rendre compte que la régression bayésienne n'a pas du tout sa place. Mais on s'en fiche... il faut faire quelque chose. Supposons que la coïncidence des valeurs de prix d'une ligne et de la deuxième ligne (dans notre cas la ligne) corresponde au maximum de vraisemblance. Et le chemin maximal un par un sera de 1/n (n - nombre de barres). Mais cette approche revient à dessiner avec une fourche dans l'eau. Nous devrions donc inventer une formule qui, à l'argument 0, donne 1/n, et à l'argument croissant tend vers 0. Ensuite, nous écrivons la formule de baes et nous substituons la formule que nous avons inventée précédemment pour les probabilités. Ensuite, nous devons trouver le maximum de la fonction résultante. Probablement prendre la dérivée, l'égaliser à zéro...
Le résultat sera presque le même que celui de la régression linéaire, car l'objectif initial était de combiner la ligne droite et la série de prix.
Après avoir lu un peu de littérature, il devient clair que dans la régression bayésienne, l'estimation des coefficients de régression linéaire est basée sur la connaissance a priori de leur distribution et sur l'hypothèse de normalité des erreurs. Tout le reste est identique à la régression linéaire habituelle avec estimation des coefficients par ANC. C'est à vous de décider si vous l'appliquez ou non au marché.
Après avoir lu un peu de mathématiques, il devient clair que dans la régression bayésienne, l'estimation des coefficients de régression linéaire est basée sur la connaissance a priori de leur distribution et sur l'hypothèse de normalité des erreurs. Tout le reste est identique à la régression linéaire habituelle avec estimation des coefficients par ANC. C'est à vous de décider si vous l'appliquez ou non au marché.
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"La somme d'un nombre suffisamment grand de variables aléatoires faiblement dépendantes, ayant approximativement la même grandeur (aucune somme ne domine, aucune contribution déterminante à la somme), a une distribution proche de la normale."(Wikipédia).
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D'où cela vient-il ?
Articles Wikien anglais et quelques conférences sur le sujet. MNC est remplacé par une inférence bayésienne avec maximisation de la vraisemblance.
Et je pense que vous avez confondu l'application du théorème de Bayes à l'estimation a posteriori de la probabilité qu'un événement se produise avec ce qui est fait dans la régression bayésienne. Bien que tous deux soient basés sur une approche bayésienne des probabilités.
Articles Wikien anglais et quelques conférences sur le sujet. MNC est remplacé par une inférence bayésienne avec maximisation de la vraisemblance.
Et je pense que vous avez confondu l'application du théorème de Bayes à l'estimation a posteriori de la probabilité qu'un événement se produise avec ce qui est fait dans la régression bayésienne. Bien que tous deux soient basés sur une approche bayésienne des probabilités.
Et quoi et comment y a-t-il une confusion ici ?
Quelle est la probabilité ?
... Les données du forex ont une distribution normale, et sont donc le domaine de la régression bayésienne ...
Pendant certaines périodes, les "données forex" (supposons qu'il s'agisse de prix) peuvent avoir une distribution normale, mais ce n'est évidemment pas le cas de la tendance - peut-être y a-t-il un mélange de distributions normales( ?) et autres.
Nous pouvons supposer que dans les séries de prix, il y a un changement séquentiel de distributions (ou de leurs mélanges), pas nécessairement normales.
L'application d'une régression aux séries de prix n'a aucun sens, car les séries de prix sont non stationnaires. En russe, cela signifie que les coefficients de régression calculés sur un échantillon ne correspondront pas à ceux d'un autre échantillon.
Ce 18 ne couvre rien. Il est parfaitement remplaçable par la régression linéaire et le niveau Fibo. Vous ne pouvez pas avoir une conversation normale, vous n'avez pas de conversations constructives. Vous n'avez même pas encore démontré que vous comprenez ce qu'est le 18 et ce qu'il fait.
Evaluez la puissance de (18) avec un exemple simple, des données provenant d'ici http://www.statdata.ru/russia, quelle régression peut reproduire une telle chose ? Vous pouvez introduire les 10 principales méthodes de régression http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/.
...quelle régression peut reproduire quelque chose comme ça ? Vous pouvez introduire les 10 principales méthodes de régression http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/.
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