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 20

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MikeZv:
他にテキストはありますか？:)
あなたは論点がずれているようです。
 
Олег avtomat:
あなたは論点がずれているようです。
あなたが知らない教科書で勉強したのだから、そうなのでしょう。:)
 
MikeZv:
SanSanychは、TCを検定する際にどのような残差を定常化すべきかという質問に答えていない。
どうやら、これは大きな謎のようだ...。:)
謎でもなんでもない...。要点を忘れただけです。
 
СанСаныч Фоменко:
謎でもなんでもない...。ただ、要点を忘れてしまった。
MQL4のフォーラムで、「静止していないTSのフォワードテストは自己欺瞞 である・・・」というフレーズがありました。
忘れてはならない。この真実の粒は、保管されるべきなのだ
私は長い間、TCの安定性の問題に関心を持っていましたが、TCのテストサンプルへの「適合性」という基準しか知りませんでした。
ある基準の値で、TCは仕事に適しているとみなされ、不向きとされます。
 
MikeZv:
どうやらそうみたいですね、あなたが認識していない教科書で勉強しました。:)
問題のある実体の数式をいくつか書き（複雑すぎないシンプルなもの）、何が問題なのかを理解するようにする。そうすれば、自分のアイロニーをどの方向に向ければいいのかがわかるはずです。
 

なぜ、ARIMAにこだわるのですか？

偏差値で取引するならば、ARIMAかもしれませんが、やはりこのARIMAを適用する系列の定常性を証明する必要があります。そして、そこにはそんな厄介なことが...。

そして、熟練したトレーダーの中には、ARIMAを適用して、乖離を予測し、それをトレンドに変換してトレードしようとする人もいる......というわけだ。と、エコノメトリックスを叱り始めるのです。

トレンドトレードが好きな方へ、正確には、トレンドではなく、コチラの絶対値の トレード（おそらくレベルブレークダウンか何かではないでしょうか？）

forecastというパッケージがあります。非常に有名で、広く使われています。私自身、自社製品の売上予測に使っています。

そこで、このパッケージは、最初の気配値（強調したいのは、最初の気配値）を、トレンド、トレンドからの乖離、周期的要素の3つの部分に分解します。そして、この3つのパーツをnステップ先まで予測し、結果を出します。

この件に関しても、協力する用意があります。何か進展があれば、すぐに実行するつもりです。

 
Олег avtomat:
これは、元の系列の非定常性から直接的に導かれる。
座れ、2人。
 
Комбинатор:
座れ、2人。
目利き」が現れる...。
 
Олег avtomat:
問題のエンティティについて、いくつかの数式を書いてみてください（あまり複雑なものは避けましょう）--そして、その難問が何であるかを考えてみてください。そうすれば、アイロニーをどこに持っていけばいいのかがわかるはずです。
皮肉ではなく、あくまで使える本を読んでいるのです。あなたが自分のことを書いたら、私もあなたのことを読みます。:)
 
MikeZv:
MQL4フォーラムでは、「TSのフォワードテスト、その残滓は静止していない、自己欺瞞で ある...」という表現がありましたね。
このことを忘れてはならない。これらの真実の粒は、保管されるべきである。
私は長い間、TCの安定性の問題に関心を持っていましたが、TCのテストサンプルへの「適合性」という基準しか知りませんでした。
ある基準の値で、TCは仕事に適しているとみなされ、不向きとされます。

はい、そうです...。覚えてない...

テスターの話をすれば、これが問題だと私は思います。

サンプルを採取し、テスターを使って、例えばプロフィットファクターなどを計算します。そして、もう一回サンプルを取って、新しいプロフィット・ファクターの値を得る。合わせて2つの数字を得ることができます。2つの数字が統計的な結論の根拠となるのか？この数字にはまったく意味がないんです。

解決しなければならないし、解決方法も違う。

サンプルを採取します。このサンプルからある部分集合がランダムに選ばれ、それに対する利益要因としてカウントされる。そしてまたランダムにサンプルを取り、例えば1000回。1000のプロフィット・ファクターを得ることができます。このセットは、すでに統計的な結論の根拠となりうるものです。

ちなみに、この方法はテスターを使うことを排除しているわけではありません。

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