Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 29

 
Yuri Evseenkov:

Un type de simulateur en ligne multijoueur, basé sur l'ordinateur.

C'est en phase avec le futur, donc pas vraiment.

 
Комбинатор:

Avec des contrats à terme qui se synchronisent, donc pas vraiment.

Quel genre d'avenir ? RTS ? Sur un forum de traders, il y avait une différence entre le contour du jeu de la bourse de Moscou et le contour réel de cette même bourse. Et s'il est synchrone avec le forex, cela signifie que nous avons un excellent simulateur.
 
Yuri Evseenkov:
CME ))
 
Yuri Evseenkov:

Convaincu. Presque. Il n'est pas certain que les coefficients a et b des droites y=ax+b soient numériquement ou approximativement égaux lorsqu'ils sont calculés par des méthodes différentes. Dans ce cas, vous devez soit comparer minutieusement les formules de deux méthodes, soit écrire un programme. L'essentiel est que les formules, l'algorithme et le code lui-même soient adaptés à la théorie. Le programme doit :

-Calculez les coefficients a et b de la régression linéaire y=ax+b en utilisant la méthode des moindres carrés.

-Obtenir les coefficients a et b pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale lorsqu'on applique la distribution normale avec une espérance mathématique égale à ax+b.

Il faut ensuite comparer ces coefficients et, en cas de différence considérable, examiner le comportement des deux lignes en fonction de ceux a et b en dynamique. Par exemple, dans le testeur de stratégie en mode visualisation.

Le programme peut encore être utilisé en utilisant d'autres modèles, des régressions, des distributions avec la formule de Bayes. Peut-être que quelque chose tirera vraiment bien.


Il est peu probable que le résultat des opérations sur le modèle de régression dépende fortement de la méthode de sélection des paramètres a et b. Les entrées sont beaucoup plus importantes. Et choisissez la méthode la plus simple (moindres carrés) pour calculer a et b.
 
Комбинатор:
CME ))
Oh oui ! La bourse de Chicago est géniale ! Je ne peux rien dire contre ça.
 
Vladimir:
Il est peu probable que le résultat d'une négociation sur un modèle de régression dépende beaucoup de la méthode de choix des paramètres a et b. Les intrants sont beaucoup plus importants. Et choisissez la méthode la plus simple (moindres carrés) pour calculer a et b.

Merci pour le conseil. Mais la méthodologie bayésienne vous donne quelque chose que les autres méthodes n'ont pas. A savoir, la probabilité. La probabilité que les coefficients a et b correspondent à x et y, au temps et au prix. Cela peut être utilisé pour prendre des décisions d'entrée et de sortie. Ou est-ce que je prends mes désirs pour des réalités ?

 

J'ai réalisé un programme qui permet d'obtenir les coefficients a et b pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale lorsqu'on applique une distribution normale avec une espérance égale à ax+b.

L'algorithme se réduit à énumérer les valeurs possibles de a et b dans les lignes y=ax+b, en les substituant dans la formule de Bayes P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y) ; (1)

La fonction de probabilité P(x,y|a,b) est considérée comme la formule de distribution normale avec l'espérance ax+b. La mesure du maximum de vraisemblance de la formule de Bayes est inversement proportionnelle à l'écart-type.

La ligne droite (ligne rouge) construite par les coefficients a et b (pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale) coïncide presque avec le même indicateur (ligne jaune) de la régression linéaire de la kodobase.

Dmitry Fedoseev, Vladimir et les autres "Copenhagenistes" avaient raison.

Nous avons obtenu la même chose, plus une mesure probabiliste de l'ajustement de a, b x et y par la formule de Bayes. Dans ce cas (dépendance linéaire, distribution normale de y, distribution uniforme de a et b), il s'avère être inversement proportionnel à l'écart-type. Peut-être cette mesure sera-t-elle utile dans l'analyse.


Dossiers :
 
Yury Reshetov:

Jetez la distribution normale, car elle n'est observée nulle part dans les instruments financiers. Et à la place, construire un histogramme de la densité réelle de la distribution et l'approximer.


Il est possible de le construire. Mais comment l'appliquer à la formule de Bayes ?


 
Yuri Evseenkov:

Il est possible de le construire. Mais comment l'appliquer à la formule de Bayes ?


Et à la place, construisez vous-même un histogramme de la densité réelle de la distribution.

La densité n'est pas les prix eux-mêmes, mais leurs incréments.

 
Yuri Evseenkov:

J'ai vérifié. J'ai fait un programme qui obtient les coefficients a et b pour lesquels la probabilité selon le théorème de Bayes est maximale lorsqu'on applique une distribution normale avec une espérance mathématique égale à ax+b.

...

Cool ! Absolument.

Cela vaut la peine de jeter un coup d'œil, de comparer les points de départ des tendances, il peut y avoir une différence à ce niveau.