Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 36

 
Yuri Evseenkov:

Mesdames et messieurs, mesdames et messieurs, camarades ! Il y a trop de sang dans votre système d'alcool.

Ce qui peut être modélisé mathématiquement sur R si vous n'avez pas décidé des questions conceptuelles pour la formule bayésienne : quel est le marché à droite de la barre de zéro. Et est-ce un marché ? Ou peut-être un bon simulateur de jeu avec un algorithme approprié ?

Bien sûr, il n'y a pas de sang dans notre port. Mais cela ne fait absolument aucune différence de savoir qui se trouve derrière le marché de droite. Les statistiques suffisent. Rappelons-nous de Wiener et du système de contrôle des tirs anti-aériens, son livre - "Cybernetics 1948", où il est décrit, avec un peu de chance, sur votre étagère, ce n'est pas un problème de le trouver sur Internet aussi.

Les mouvements des avions sont loin d'être aléatoires, mais pour vous ils sont complètement chaotiques. Pourtant, les tirs anti-aériens peuvent être assez efficaces.

Quant aux simulateurs de jeux, il y en a au moins quelques-uns et ils sont assez indépendants, ce qui est déjà proche d'une distribution normale.

 
Yuriy Asaulenko:
Selon les recherches d'un mathématicien (je ne me souviens plus de son nom de famille, il travaille pour la FINAM), la distribution est proche de la normale avec des queues allongées (mais on comprend pourquoi). Donc la régression linéaire, imho, tout à fait règles.
N'est-ce pas celui qui a écrit qu'il occupait un poste dans un département analytique-mathématique du KGB et demandait, je crois, 49 000 roubles pour quelques séminaires ? ?
 
Yuriy Asaulenko:

Rappelons-nous de Wiener et du système de contrôle des tirs anti-aériens, son livre - Cybernetics 1948, où il est décrit, j'espère que vous l'avez sur votre étagère.

Vous avez une bonne opinion de moi.

Yuriy Asaulenko

Quant aux simulateurs de jeux, il y en a au moins quelques-uns et ils sont assez indépendants, et c'est proche d'une distribution normale.

Pensez-vous également que le forex est plus un simulateur de jeu qu'un marché ?

 
Yuri Evseenkov:
N'est-ce pas lui qui a écrit qu'il occupait un poste dans un département analytique-mathématique du KGB et demandait, je crois, 49 000 roubles pour plusieurs séminaires ? ?

C'est probablement lui. J'ai lu un rapport lors d'une conférence, et j'ai assisté à quelques-uns de ses séminaires il y a quelques années.

En fait, il y avait de grands mathématiciens là-bas... dans leur domaine, je devais leur parler.

 
Yuri Evseenkov:

Pensez-vous également que le forex est plus un simulateur de jeu qu'un marché ?

Je l'accepte. Tout comme les marchés nationaux, d'ailleurs. Je connais certains points, exprimés par les mêmes FINAM et IT Invest.

Il y a des teneurs de marché.

 

Peut-être regarder à quel point le marché est bruyant ? Après tout, ce n'est pas un secret qu'il y a des marchés avec beaucoup de bruit et d'autres avec moins.

Plus il y a de bruit, moins les stratégies de suivi de tendance fonctionnent.

 
Yuriy Asaulenko:

Je l'accepte. Tout comme les marchés nationaux, d'ailleurs. Je connais certains points, exprimés par la FINAM et IT Invest.

Il y a des teneurs de marché.

En effet, il n'y a pas de sang dans votre port. Rejoignez les optimistes bayésiens-gaussiens. Cependant, je suis le seul optimiste sur ce fil jusqu'à présent.
 

La normalité de la distribution ne peut être établie que sur la population générale. Si nous n'avons pas de population générale et que nous n'en avons pas d'autres, alors nous devons prouver que la moyenne tend asymptotiquement vers son espérance mathématique. Et si ce résultat est obtenu, les caractéristiques obtenues sur un segment limité de la population générale peuvent être librement extrapolées à tout autre segment de cette population générale.

Nous n'avons rien de tel sur le marché. Tous les chiffres de R2 donnés ci-dessus sont absurdes, car il n'y a aucune preuve que la parcelle sélectionnée est une partie de la population générale qui a au moins la propriété de stationnarité. Les chiffres ont donc été obtenus sur les zones spécifiées, mais ils n'ont rien à voir avec l'avenir : ils peuvent coïncider, ils peuvent ne pas coïncider, ils peuvent coïncider 100 fois et ensuite ils vendent le dépôt avec le bénéfice.

C'est pourquoi le monde entier est tellement obsédé par la stationnarité des données brutes - c'est la justification de l'extrapolation des caractéristiques statistiques obtenues dans un domaine à d'autres domaines. C'est pourquoi on effectue des calculs "hors échantillon" et, pire encore, si les valeurs d'une parcelle diffèrent de celles d'une autre parcelle.

L'augmentation de la taille de l'échantillon de formation ne donne rien. L'eurodollar a commencé à 1, puis à 0,9, puis à 1,6. Allez-vous rester assis pendant 15 ans à attendre le bon mouvement ?

Pour construire un TS, il faut une fenêtre raisonnable + des considérations selon lesquelles les caractéristiques de cette fenêtre peuvent être extrapolées dans le futur.

Et enfin, qu'est-ce qui est applicable ?

Cela dépend de quoi et pour quoi. Le choix de la variable cible est une question de principe

  • Si un niveau est négocié, alors la régression (en principe) avec le casse-tête ci-dessus
  • Si une tendance est négociée, alors la classification.

Il y a en fait deux directions dans les régressions :

  • Conversion de la série originale en un semblant de série stationnaire. C'est la direction prise par l'ARMA et d'autres
  • Découpage de la série initiale en plusieurs composantes : cote initiale = tendance issue du détriquage + composante cyclique + résidu (bruit). Il existe un paquet pour cela. Vous pouvez reprendre cette idée de décomposition et utiliser vos propres fonctions de déstratification. D'une manière générale, il existe de nombreux outils de déstratification.

Je suis en faveur de la classification.

 

Avez-vous réfléchi aux données (sur quelle période) à utiliser pour calculer la régression ?

Les données doivent-elles être statiques ou variables en fonction de la configuration du marché ?

 
Yuri Evseenkov:

"L'intention initiale était de combiner une ligne droite et une série de prix." - si la régression bayésienne est une ligne droite, alors elle n'est vraiment pas bonne.

Vous n'avez pas besoin d'une ligne droite.

Si la série de prix est représentée comme :

C = fonction analytique + bruit, alors le bruit sera normalement distribué, je pense.

La série de prix elle-même est plutôt un processus aléatoire de Wiener - des marches aléatoires.


ZY fonction analytique, par exemple série de Fourier.