ベイズ回帰 - このアルゴリズムを使ってEAを作った方はいらっしゃいますか？ - ページ 14

[Yousufkhodja Sultonov]

Dmitry Fedoseev:
多項式。

取って、計算して、比べて。

[Vladimir Suslov]

引用にノイズを加えると、このような分布になります。

そして、それがトレーディングにどう役立つのか？

[Dmitry Fedoseev]

Yousufkhodja Sultonov:
取って、計算して、比べて。

なぜ私が？気にしない、好きなだけ濃く霧に包まれていればいい。

それに、あなたのこの提案はとても奇妙に見えます。これだけユニークな専門家、発明家としてアピールしているのですから、多項式回帰を知り、その特性を知っているのでしょう。

計算する必要はまったくなく、コードベースにインジケーターがあり、多項式の次数を変えることもでき、実に強力です。

[Dmitry Fedoseev]

Event:

引用にノイズを加えると、このような分布になります。

そして、それがトレーディングにどう役立つのか？

そんなことはない。しかし、地元の回帰論者によれば、分布が正規分布になったので、彼らの意見では、正規分布にしか適用できないあらゆる方法を適用できるようになったということです。(勿論、冗談です）

[Yousufkhodja Sultonov]

Dmitry Fedoseev:

なぜ私が？気にしない、好きなだけ濃く霧に包まれていればいい。

それに、あなたのこの提案はとても奇妙に見えます。これだけユニークな専門家、発明家なのだから、多項式回帰を知り、その特性を知っているはずだ。

多項式はその都度実際のデータに合わせる必要がありますが、(18)の場合は何もしなくても、最適な形で調整されます。(18)よりも優れたモデルがあらゆる意味でまだ発明されていないことを認める勇気がないだけでしょう。

[Dmitry Fedoseev]

Yousufkhodja Sultonov:
多項式は毎回実際のデータに合わせる必要がありますが、(18)の場合は何もしなくても、最適な形で調整されるのです。(18)よりも優れたモデルがあらゆる意味でまだ発明されていないことを認める勇気がないだけでしょう。

なぜそれを適応させるのか？それは、自分自身で最もよく適応する多項式である。曲線回帰がデータにフィットするのは、ごくまれです。ここでの状況は全く異なり、あなたの回帰は、それがベストであるかベストでないかではなく、ここでは全く当てはまらない。

何をもって適応と呼ぶのかもよくわからないのですが？回帰の本質は適応である。他にバターと呼ぶ理由があるのか？

試していないものに、どうやって見積もりを出すんだ？

[TheXpert]

Yousufkhodja Sultonov:

では、なぜあなたは億万長者ではないのですか？支店があるのだから、そこで自分の（18）の魅力を話せばいい、ここでする必要はない。

[Yousufkhodja Sultonov]

Dmitry Fedoseev:

なぜそれを適応させるのか？それは、自分自身で最もよく適応する多項式である。曲線回帰がデータにフィットするのは、ごくまれです。ここでの状況は全く異なり、あなたの回帰は、それがベストであるかベストでないかではなく、ここでは全く当てはまらない。

何をもって適応と呼ぶのかもよくわからないのですが？回帰の本質は適応である。他にバターと呼ぶ理由があるのか？

私の口を封じる最も簡単な方法は、この例で多項式モデルの働きを示すことだ。予測能力がないと確信しています。入力された事実データを一気に表示することはあっても、その先は現実離れしてしまう。

[Dmitry Fedoseev]

Yousufkhodja Sultonov:
私を黙らせる最も簡単な方法は、この例で多項式モデルの働きを見せることだ。予測能力がないと確信している。実際に入力されたデータのセグメントで何か表示できるかもしれませんが、そうなると現実離れしてしまいます。

そうでなければ、自分のものが予測に適用できると思うでしょう。

[Yousufkhodja Sultonov]

Dmitry Fedoseev:
そうでなければ、自分のものが予測に適用できると思うでしょう。

どうやら、特に短期的には、市場は予想そのものをあまり気にしていないようです。長期的には、年率10〜12％という控えめな数字が提示され、多くの人が納得していない。