Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 5
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E ho l'impressione che qualcuno semplicemente non ha niente di meglio da fare e iniziare a diventare intelligente, anche se l'opinione è - no go) ... e come potete vedere sopra - non solo il mio
Si dovrebbe usare un metodo in cui la densità della distribuzione degli errori non è importante. Metodi non parametrici.
Non conosciamo affatto la distribuzione degli errori per il forex. Formalmente - e strettamente - gli errori sono le differenze tra i valori modellati e i valori del modello ottenuti sulla popolazione genetica, cioè i valori puramente teorici. I residui sono ottenuti sulle distinzioni dei valori modellati dai valori del modello sul campione disponibile, ma difficilmente saranno anch'essi normali, poiché le serie temporali finanziarie (i loro rendimenti, per essere più precisi) non sono normali (!) e sono fittamente allineate e con picchi, mentre è molto difficile modellare unaserie cosìfittamente allineata e con picchi.
Mi sono anche preoccupato e ho derivato per gli incrementi orari la distribuzione originale (turchese =)) e quella normale con gli stessi parametri media e sd. Come potete vedere è tutt'altro che normale. E il test di normalità è lungi dall'essere superato.
I metodi che si basano sulla normalità degli errori sono metodi classici, del XX secolo, come la regressione lineare e l'analisi della varianza. Ma possiamo farne a meno.
Leggi il wiki).
Se avete condotto ricerche a tavoletta, come hanno fatto gli autori della strategia bitcoin, allora sicuramente sapete meglio come le differenze tra la curva reale e quella ideale influenzano il risultato.
La distribuzione gaussiana, la più popolare in natura e ampiamente utilizzata nella scienza (dalla sociologia alla fisica nucleare) non piace a molti nella comunità MQL per quanto riguarda la sua applicabilità al mercato.
Non sono un matematico, ma quando guardo la distribuzione delle barre o dei volumi di tick per livelli di prezzo, l'immagine mi ricorda una campana. Soprattutto sui mercati piatti. Per esempio. L'intera storia di EURUSD sembra un piatto globale.
Se hai condotto ricerche a tavoletta, come fanno gli autori della strategia bitcoin, allora sicuramente sai meglio come le differenze tra la curva reale e quella ideale influenzano il risultato.
La distribuzione di Gauss è la più diffusa in natura e ampiamente utilizzata nella scienza (dalla sociologia alla fisica nucleare) per qualche motivo non è accettata da molti nella comunità MQL come applicabile al mercato.
Non sono un matematico, ma quando guardo la distribuzione delle barre o dei volumi di tick per livelli di prezzo, l'immagine mi ricorda una campana. Soprattutto sui mercati piatti. Per esempio. L'intera storia di EURUSD sembra un piatto globale.
La densità è misurata sugli incrementi di prezzo, non sui prezzi stessi.
Oh, questo sì che è interessante. Posso avere la formula?
Collega, queste sono le basi!
Si possono prendere diverse formule, come quelle più popolari:
Pr - prezzo
t - tempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Così, quando gli economisti dicono che abbiamo misurato, per esempio, la varianza di un tale strumento, fanno quanto segue: varianza = somma((Xi - X^)^2) / (N - 1),
dove Xi è l'incremento calcolato da una delle formule,
X^ è la X con un tappo - la stima campionaria del valore incrementale medio nel campione disponibile
N - 1 è la dimensione del campione meno uno,
e l'intera formula è una stima imparziale della varianza.
E poi questi economisti cominciano a pensare che la densità degli incrementi sia normale e cercano di fare una cosa come: sqrt(varianza) * sqrt(m) * 1,96,
dove la radice della varianza è una stima della deviazione standard e l'intera formula è un allungamento della conseguenza della normalità sulla serie non(!)normale per ottenere una stima del limite estremo della diffusione del prezzo in m passi avanti con il 95% di probabilità. E gli errori si ottengono, ovviamente.
Spero di essermi spiegato approssimativamente. E la serie iniziale dei prezzi non assomiglia a una serie normale nemmeno in prima approssimazione, a differenza degli incrementi.
Collega, queste sono le basi!
Si possono prendere diverse formule, come quelle più popolari:
Pr - prezzo
t - tempo
1) Pr(t) - Pr(t-1)
2) Pr(t) / Pr(t - 1) - 1
3) log(Pr(t)) - log(Pr(t-1))
Così, quando gli economisti dicono che abbiamo misurato, per esempio, la varianza di un tale strumento, fanno quanto segue: varianza = (Xi - X^)^2 / (N - 1),
dove Xi è l'incremento calcolato da una delle formule,
X^ è la X con un tappo - una stima campionaria del valore medio degli incrementi nel campione disponibile
N - 1 è la dimensione del campione meno uno,
e l'intera formula è una stima imparziale della varianza.
E poi questi economisti cominciano a pensare che la densità degli incrementi sia normale e cercano di fare una cosa come: sqrt(varianza) * sqrt(m) * 1,96,
dove la radice della varianza è una stima della deviazione standard e l'intera formula è un allungamento della conseguenza della normalità sulla serie non(!)normale per ottenere una stima del limite estremo della diffusione del prezzo in m passi avanti con il 95% di probabilità. E gli errori si ottengono, ovviamente.
Spero di essermi spiegato approssimativamente. E la serie iniziale dei prezzi non assomiglia a una serie normale nemmeno in prima approssimazione, a differenza degli incrementi.
Ho guardato le formule. Sì, questo approccio si adatta qui. Grazie!
Voglio leggere le basi. Forse c'è un libro di testo sul suddetto argomento?
Ho guardato le formule. Sì, è incollato a questo approccio. Grazie!
Voglio leggere le basi. Forse c'è un libro di testo sui suddetti argomenti?
C'è una buona tirata d'orecchi sulle basi
Ho guardato le formule. Sì, è incollato a questo approccio. Grazie!
Voglio leggere le basi. Forse c'è un libro di testo con l'argomento di cui sopra?
Onestamente, io stesso non ho letto nessun libro di testo. Fondamentalmente, io mi impadronisco del processo di analisi.
La cosa principale in questo caso, non dare per scontate le parole degli studiosi. Vi dico che ancora gli analisti di borsa li prendono come un processo normale semplicemente perché è conveniente.
Consiglierei un libro sull'analisi delle serie temporali. Ma ci sarà anche un mucchio di roba di Arima, Garch, Unit Root che potrebbe non applicarsi affatto al forex.
varianza = somma((Xi - X^)^2) / (N - 1),