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 33

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Vasiliy Sokolov:
回帰分析の 適用可能性の必須基準としての時間依存性について - ヒラリー、頼むよ......。
 
Дмитрий:

回帰分析では、入力データの正規分布は必要なく、モデルの残差の正規分布が必要です。

すべての経済データ、価格特性などは相関がある。無相関のデータは存在しない。

価格は時間によって異なります。

あなたの投稿は、「ソ連の船は大劇場の広さを航行する、FX市場は分散型市場である、すべては相互につながっている、すべては互いに、そして時間にも依存している」という意味を全く持っていません。

火星と地球の間を回っている大磁器 釜が、地球上のすべての市場を支配していると主張してもいいかもしれないね......。

あなたの押し付けるデタラメに付き合う気はありません。むしろ、あなたの本当の知識、つまり、マーケットで働く本当の決定論的関係性を示してください（相関行列については、些細なことなので、何も言わないでくださいね）。

 
Дмитрий:
回帰分析の適用可能性の必須基準としての時間依存性は、ちょっと可笑しいので、お願いします......。

バカのふりして私の言葉を捻じ曲げないでください。時間依存性が必須の適用基準であると、私はどこに書いたのでしょうか。ただ、このスレッドでは回帰モデル による予測を試みて いるのです。それとも、「明日は今日より高くなる」という予測には、予測プロセスの時間依存性は必要ないということでしょうか？

 
Vasiliy Sokolov:

つまり、例えば価格（t-1）と価格tの相関係数を見せられたいのに、これらの変数の間に強い相関があることを本当に知らないのでしょうか？

 

あるいは、例えばEURUSDとAUDUSDの相関係数を表示するのでしょうか？

強い相関関係があることを知らないのでしょうか？

 
Дмитрий:
回帰分析の適用可能性の必須基準としての時間依存性について - 全然すずしい、うれしい......。

ディミトリ

価格は時間によって異なります...

そうですね、この創造的思考の頂点を証明してくれることを待っています。
 
Vasiliy Sokolov:
ええ、まあ、あなたの創造的思考の頂点の証拠を待っています。

受け取れ、××××、手榴弾だ。

EUR Multiple R = .70504504 F = 1654.618

R?= .49708851 df = 1.1674

症例数：1676件 調整後R=0.49678809 p=0.000000

推定値の標準誤差：0.076419726

切片: 5.857784198 標準誤差: .1120961 t( 1674) = 52.257 p = 0.0000


 

解読するかしないか？

独立変数は時間である。

従属変数はEURUSD, D1である。

R^2 = 0.49708851

R = 0.70504504

 
Vasiliy Sokolov:

議論に参加された方々の数学的手法の習熟度の高さに対して、その適用原理が全く理解されていないことに驚かされます。あらゆる回帰分析がデータを相関させる相関がない場合、回帰は適用できない。調査対象の量の分布が正規分布と異なる場合、パラメトリック統計の手法も適用できない。市場には正常という性質はない。また、プロセスとしての市場は時間に依存しない。しかし、これらはいずれも、回帰分析の考え方を根底から覆すものである。

ワシリー、すまなかった。しかし、このNormality of Distributionの話は、私の神経を逆なでしています。またまた不謹慎な質問で申し訳ないのですが、どこかでゾンビ化していて、正規分布のコピーみたいになっているのでしょうか？ここに、すべてのデマゴーグとは対照的に、成文化に成功した唯一の人物がいる。

 
Yuri Evseenkov:

そして、実力のある参加者の書き込みに矛盾があることに驚いています。最近、別のイリータのスレッドで、正規分布の存在を確認されましたね。確かに、そこにはスプレッドのことが書かれていて、「分布分析は、取引条件の検討という観点からしか興味がない」と書かれていましたね。魚がいない」そして今度は「市場には正常性という性質がない」と書いていますね。

ボラティリティ、インクリメントが正規分布に近い分布則を持つことを書き、チャートを示したのは私ではありません。ただ、私はそれを信じているので、考慮しました。

一般的には、ベイズ式を使って確率の積として確率測度を計算する試みそのものに興味があります。そして、その上に回帰を築くのは、みんな次第です。ここに魚がいるんじゃないかと思うんです。

まず、正規分布が存在することを私は否定したことはない。

第二に、この記事は別の種類のデータ、つまり供給価格と需要価格の間の測定値に関するものです。

第三に、第一近似のプロセスとして考慮した。何かを予測するためのロバストモデルを作ろうという話もなかった。はい、ガウシアンを使って平均的な広がりと、その周辺の分布を一目で判断することが可能です。つまり、このような拡張SymbolInfoを 作ることです。なお、この記事の著者は、その力量から判断して、「拡張SymbolInfoの作り方」という題名でなければならない。

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