Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 14

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Dmitry Fedoseev:
Polinomio.
Prendilo, calcolalo, confrontalo.
 

Se si aggiunge del rumore alle citazioni, si ottiene questa distribuzione:

E come aiuterebbe il commercio?

 
Yousufkhodja Sultonov:
Prendilo, calcolalo, confrontalo.

Perché dovrei? Non mi interessa, puoi rimanere nella tua nebbia tanto densa quanto vuoi per tutto il tempo che vuoi.

Inoltre, questa sua proposta sembra molto strana. Dato che ti presenti come un esperto e inventore unico, devi conoscere la regressione polinomiale e sapere le sue proprietà.

Non c'è assolutamente bisogno di calcolarlo, c'è un indicatore nel codice, si può anche cambiare il grado del polinomio, e questo è davvero il potere.

 
Event:

Se si aggiunge del rumore alle citazioni, si ottiene questa distribuzione:

E come aiuterebbe il commercio?

Non è così. Ma secondo i regressologi locali - dal momento che la distribuzione diventa normale, si possono ora applicare tutti i metodi che, secondo loro, possono essere applicati solo a una distribuzione normale. (scherzando ovviamente)
 
Dmitry Fedoseev:

Perché dovrei? Non mi interessa, puoi rimanere nella tua nebbia tanto densa quanto vuoi per tutto il tempo che vuoi.

Inoltre, questa sua proposta sembra molto strana. Dato che sei un esperto e un inventore unico, dovresti conoscere la regressione polinomiale e sapere le sue proprietà.

Il polinomio deve essere adattato ogni volta ai dati reali, mentre nel caso della (18) non c'è bisogno di fare nulla, si regola da solo nel miglior modo possibile. Semplicemente non avete il coraggio di ammettere che un modello migliore di (18) non è ancora stato inventato in tutti i sensi.
 
Yousufkhodja Sultonov:
Il polinomio deve essere adattato ai dati reali ogni volta, e nel caso della (18) non c'è bisogno di fare nulla, si adatta da solo nel miglior modo possibile. Semplicemente non avete il coraggio di ammettere che un modello migliore di (18) non è ancora stato inventato in tutti i sensi.

Perché adattarlo? È il polinomio che si adatta meglio da solo. La tua regressione curvilinea si adatta solo raramente ai dati. La situazione qui è molto diversa, la tua regressione non è che sia la migliore o la migliore, non si applica affatto qui.

Inoltre non è molto chiaro come chiami l'adattamento? L'essenza stessa della regressione è l'adattamento. Perché altrimenti lo chiamereste burro?

Come si può dare una stima a qualcosa che non si è provato?

 
Yousufkhodja Sultonov:
Perché non sei un milionario allora? Avete un ramo, parlate del fascino del vostro (18), non fatelo qui.
 
Dmitry Fedoseev:

Perché adattarlo? È il polinomio che si adatta meglio da solo. La tua regressione curvilinea si adatta solo raramente ai dati. La situazione qui è ben diversa, la tua regressione non è che sia la migliore o la migliore, non si applica affatto qui.

Inoltre non è molto chiaro come chiami l'adattamento? L'essenza stessa della regressione è l'adattamento. Perché altrimenti lo chiamereste burro?

Il modo più semplice per chiudere la bocca è mostrare il funzionamento del modello polinomiale usando questo esempio. Sono convinto che non ha alcuna capacità predittiva. Potrebbe mostrare qualcosa in un tratto di dati fattuali inseriti, ma oltre questo si allontanerà dalla realtà.
 
Yousufkhodja Sultonov:
Il modo più semplice per zittirmi è mostrare il funzionamento del modello polinomiale con questo esempio. Sono convinto che non ha alcuna capacità predittiva. Potrebbe essere in grado di mostrare qualcosa ad un segmento dei dati reali inseriti, ma poi si allontana dalla realtà.
Altrimenti, si potrebbe pensare che il tuo sia applicabile per le previsioni.
 
Dmitry Fedoseev:
Altrimenti, si potrebbe pensare che il tuo sia applicabile per le previsioni.
A quanto pare, il mercato non si preoccupa delle previsioni in sé, soprattutto a breve termine. A lungo termine, le previsioni danno frutti modesti sotto forma di 10-12% all'anno, cosa di cui molti non sono contenti.
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