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 31

[Vladimir]

Yuri Evseenkov:

期待値がax+bに等しい正規分布を適用したとき、ベイズの定理による確率が最大となる係数a、bを求める プログラムを作りました。

アルゴリズムは、y=ax+b の行で a と b の取り得る値を列挙し、ベイズ式 P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y) に代入することになる(1)。

確率関数P(x,y|a,b)は期待値ax+bの正規分布式とする。ベイズ式の最尤法は、標準偏差に反比例している。

ベイズの定理による確率が最大となる係数aとbで構成される直線（赤線）は、コドベースの線形回帰の同じ指標（黄線）とほぼ一致した。

ドミトリー・フェドセーエフやウラジミールなどの「コペンハーゲン主義者」は正しかったのです。

同じように、ベイズ式によるa,b x,y の確率的な適合度の測定値を得ました。この場合（線形依存性、yの正規分布、a、bの一様分布）、標準偏差に反比例することが判明した。おそらく、この対策は分析に役立つと思います。

そして、ここにはおしゃべりな人しか来ないと思っていました。理論を理解し、実践に生かそうとする執念と意欲に敬意を表します。

[Yuri Evseenkov]

forexman77:

もう一つ問題があって、代数記号を理解しなければならない数式があるのですが、これが理解できません。

価格帯別のティックの分布を示す私やあなたのコードのことなら、算術演算は4つしかありません。

ベイズ的な、一般に確率的な手法ということであれば、直感的に一部の基本的な概念しか表せません。対象が複雑な場合、それを間違えると結果が無駄になる。数学的な文化みたいなものが必要なんですね。そして、数式は複雑です。でも、それでいいんです。高等数学で「C」を取った私、何かが見えてきた。また、フォーラムでは、理論に迷わないように、キーコンセプトや公式が紹介されています。

[Yuri Evseenkov]

Event:

あなたの研究は尊敬に値します

最近、記事がありますね～、参考になるかも・・・。

https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/

まあ、"研究 "というと、ちょっと語弊がありますね。そこで、係数を調べ、数式に落とし込んでいったのです。あくまでもきっかけ作りです。

記事にしていただきありがとうございます。以前からエントロピーについて読みたいと思っていました。そこにはコード例もあるんですよ。

P.S.昔の象のアバターは格好良かったですね。

[Yuri Evseenkov]

Vladimir:
チャタリングだけかと思ってた。理論を理解し、実践に生かそうとする執念と意欲に敬意を表します。

ありがとうございます。マクロ経済指標から市場を予測 するスレッドを読みました。 印象的でした。

P.S.あと、ベイススレの「おしゃべり会」は面白いですよ。

[forexman77]

https://www.mql5.com/ru/code/7812 とhttps://www.mql5.com/ru/code/7325 の指標の違いについて教えてください。

最初のものでは、与えられた範囲のバーの中で、引用符の真ん中にラインを構築することが明確であると思われる場合、スライドバーのように見える2番目のものは、明確ではありません？

[Aleksey Vyazmikin]

forexman77:

https://www.mql5.com/ru/code/7812 とhttps://www.mql5.com/ru/code/7325 の指標の違いについて教えてください。

最初のものでは、与えられた範囲のバーの中で、相場の真ん中に線を引くことが明確だと思われるなら、スライドバーのように見える2番目のものは、明確ではないのでしょうか。

線形回帰は静的なものではありません。最初の指標は計算にどのようなデータが使われたかを視覚的に示し、結果として1点のみを表示し、2番目の指標は計算を視覚化せずに、各点での計算をそれぞれ表示します。つまり、トレーダーとしては、過去のデータにはあまり興味がなく、その指標が持つ回帰の予測能力を使いたいのです。

[forexman77]

-Aleks-:
線形回帰は静的なものではありません。最初の指標は計算にどのようなデータを使用したかを視覚的に示し、結果として1点のみを表示し、2番目の指標は計算の視覚化なしで、それぞれ各点での計算を表示します。つまり、トレーダーとしては、過去のデータには興味がなく、その指標の予測能力を回帰に利用したいのです。

ありがとうございました。

[Yuri Evseenkov]

このスレッドの作成者、そして読者の皆さん、休日返上でおめでとうございます。あなたとあなたの大切な人に健康と平和と繁栄を!

[Yuri Evseenkov]

ベイズの定理を実際に適用してみる。

タスクベイズの定理を用いて、まだ来ていない目盛りの値が最も可能性が高いのはどれかを判断する。

与えられた。時系列 x,y.

y=ax+b 最後の目盛から未来への直線。

P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1) ベイズ式。

P(a,b|x,y) は係数 a と b が将来の目盛りの x と y 座標に対応する確率 である。

この確率（正確には確率測度）が最大と なるようなa、bを見つける必要が ある。

P(x,y|a,b) - 価格水準によるティック分布の実ヒストグラムを尤度関数とします。この関数は2次元の配列（行列）で定義されます：価格帯 - 確率、ティックの総数に対するこの範囲に入るティックの割合。(図1参照)

P(a) 係数aは直線の傾きを決める。それはプラスにもマイナスにもなります。同じ図から、値の符号がどちらか一方になる確率を求めます。

P(b) 係数bは、時間軸に対する直線の傾きを決定する。

係数a、bは価格の増分を決定する。参加者が強調したように、価格差の分布は正規分布に近い形をしている。係数bは正規分布であると考えることを提案する。ガウス分布の乱数発生器（RNG）で 設定することができます。

P(x,y)は正規化除数である。一定の値。

プログラム作成にあたり、MT4の標準RNGが正規分布の結果を持つか、他のものを使用するか、アドバイスをお願いします。

図1

[Lilita Bogachkova]

Yuri Evseenkov:

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思いがけないプレゼント、本当にありがとうございました。