Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 33
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L'analyse de régression n'exige pas une distribution normale des données d'entrée, elle exige une distribution normale des résidus du modèle.
Toutes les données économiques, les caractéristiques des prix, etc. sont corrélées. Il n'y a pas de données non corrélées.
Le prix dépend du temps.
Votre post n'a aucun sens : "Les navires soviétiques naviguent sur l'étendue du Grand Théâtre ; le marché des changes est un marché décentralisé ; tout est interconnecté ; tout dépend des autres et du temps aussi".
Vous savez, je pourrais aussi bien soutenir que la Grande Bouilloire de Porcelaine tourne entre Mars et la Terre et contrôle tous les marchés sur Terre...
Je ne veux pas me mêler des conneries que vous imposez, mais vous devriez plutôt nous montrer vos vraies connaissances sur le sujet : quelles sont les vraies relations déterministes qui fonctionnent sur les marchés (ne nous parlez surtout pas de la matrice de corrélation, car c'est trivial).
La dépendance temporelle comme critère obligatoire pour l'applicabilité de l'analyse de régression est un peu hilarante, s'il vous plaît.......
Ne fais pas semblant d'être un idiot et ne déforme pas mes mots. Où ai-je écrit que la dépendance au temps est un critère d'applicabilité obligatoire ? C'est juste que ce fil de discussion particulier tente de faire une prévision basée sur un modèle de régression. Ou bien dites-vous que pour une prévision du type "demain sera plus cher qu'aujourd'hui", la dépendance temporelle du processus prédit n'est pas nécessaire ?
Vous voulez donc qu'on vous montre le coefficient de corrélation entre, par exemple, le prix (t-1) et le prix t et vous ne savez vraiment pas qu'il existe une forte corrélation entre ces variables ?
Ou montrer le coefficient de corrélation entre, par exemple, l'EURUSD et l'AUDUSD ?
Ne savez-vous pas qu'il y a une forte corrélation ?
À propos de la dépendance temporelle comme critère obligatoire pour l'applicabilité de l'analyse de régression - pas du tout, glad.......
Dimitri:
Le prix dépend du temps...
Ouais, eh bien, j'attends votre preuve de cet apogée de votre pensée créative.
Recevez, xxxxxx, une grenade :
EUR Multiple R = .70504504 F = 1654.618
R?= .49708851 df = 1.1674
Nombre de cas : 1676 R?ajusté = .49678809 p = 0.000000
Erreur standard de l'estimation : .076419726
Intercept : 5.857784198 Erreur standard : .1120961 t( 1674) = 52.257 p = 0.0000
À déchiffrer ou à ne pas déchiffrer ?
La variable indépendante est le temps.
La variable dépendante est EURUSD, D1.
R^2 = 0.49708851
R = 0.70504504
Je suis étonné par le haut niveau de maîtrise des méthodes mathématiques des participants à la discussion, alors qu'ils ne comprennent absolument pas les principes de leur applicabilité. Toute analyse de régression corrélant les données. S'il n'y a pas de corrélation, alors la régression n'est pas applicable. Si la distribution des quantités étudiées est différente de la normale, les méthodes statistiques paramétriques ne sont pas non plus applicables. Le marché n'a pas la propriété de la normalité. De même, le marché en tant que processus ne dépend pas du temps. Ces deux éléments, cependant, vont à l'encontre de l'idée même de l'analyse de régression.
Vasily, je suis désolé. Mais cette histoire de normalité de la distribution commence à me taper sur les nerfs. Désolé encore, pour la question immodeste, êtes-vous zombifié quelque part, vous êtes comme une copie de la normalité de la distribution ? En voilà un seul qui arrive à codifier contrairement à tous les démagogues.
Et je suis surpris de l'incohérence des messages des participants ayant un haut niveau de compétence. Récemment, dans un autre fil de discussion de l'Illita, vous avez confirmé l'existence d'une distribution normale. C'est vrai, là il était question du spread et vous avez écrit : " L'analyse de la distribution n'a d'intérêt que du point de vue de l'étude des conditions de trading. Il n'y a pas de poisson ici". Et maintenant vous écrivez "Le marché n'a pas la propriété de la normalité".
Ce n'est pas moi qui ai écrit sur le fait que la volatilité, les incréments, ont une loi de distribution proche de la normale et qui ai donné des graphiques. Je l'ai juste pris en considération car j'y crois.
En général, je m'intéresse à l'approche bayésienne elle-même et à la tentative de calculer une mesure de probabilité comme un produit de probabilités en utilisant la formule de Bayes. Et c'est à chacun de construire une régression sur cette base. Je pense qu'il y a un poisson à frire ici.
Premièrement, je n'ai jamais nié l'existence d'une distribution normale.
Deuxièmement, ce post concernait des données d'un autre type - des mesures entre les prix de l'offre et de la demande.
Troisièmement, le processus a été considéré comme une première approximation. Il n'a même jamais été question de construire un modèle robuste permettant de prédire quoi que ce soit. Oui, il est possible de déterminer l'écart moyen et sa distribution autour de cette moyenne en utilisant les gaussiens en un coup d'œil. C'est à dire de faire un tel SymbolInfo étendu. Il est à noter qu'à en juger par son niveau de compétence, l'auteur de l'article doit s'intituler : "Comment faire un SymbolInfo étendu".