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 34

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価格が時間に依存するかどうかは、哲学的な問題です。鶏が先か卵が先かみたいな（そうではなく、同じスタイルで）。
 
Dmitry Fedoseev:
価格が時間に依存するかどうかは、哲学的な問題です。鶏が先か卵が先かみたいな（そういうことではなく、同じような意味です）。
遅ればせながら、すでにモデルを掲載しました
 
Dmitry Fedoseev:

ワシリー、すまなかった。しかし、この分布の正規性というのは、うっとうしいですね。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ませんか？一人だけデマゴーグと違って筋が通っているね。

ディミトリ、あなたは私を誤解している。決して正規分布に首を突っ込んでいるわけではありません。市場が正常かどうかは関係ない。ただ、彼らのモデルでは、それが必要条件ではあっても十分条件ではないのです。その条件を満たしていないことが、これらのモデルが使えない理由の一つでした。
 
Vasiliy Sokolov:
ディミトリ、あなたは私を誤解している。決して正規分布に角を突き刺しているわけではありません。市場が正常かどうかは関係ない。ただ、彼らのモデルでは、それが必要条件ではあっても十分条件ではないのです。その条件を満たしていないことが、これらのモデルが使えない理由の一つでした。

THEIRモデルは、モデルの残差分布の正規性を要求しています。

なぜ嘘をつくのですか？

 
Дмитрий:

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

R^2 は全く何もない。Dimitriはランダムなプロットか弱いトレンドのどちらかを選択しました。ランダムウォークでは、結果の妥当性がより高く示されるが、それはあるプロット上でのみである。別のプロットでは、結果はまったく異なるものになるでしょう。

ディミトリ、別の実験をしてみよう。同じEURUSDを十分な数のN個のセグメントに分割するんだ。それぞれについてテストを行い、近似品質推定値が何らかの有意な値に収束することを示せ。

 
Vasiliy Sokolov:

R^2 は全く関係ないことです。ディミトリは、ランダムなプロットか弱いトレンドのどちらかを選んだ。ランダムウォークでは、結果の妥当性がはるかに高いことを示すことができますが、それはあるプロット上でのみです。別のプロットでは、結果はまったく異なるものになるでしょう。

ディミトリ、別の実験をしてみよう。同じEURUSDを十分なN個のセグメントに分割してみるんだ。それぞれについてテストを実行し、近似品質推定値がある有意な値に収束することを見せてください。

)))))

これが8年分のデータだ!!!1700回の観測！？

クソみたいな「ランダムサイト」・・・・・・。

 
R^2が無なら、ここで何を話しても全く意味がないのでは...。
 
Дмитрий:

)))))

これは8年分のデータです!!!!1700回の観測！？

クソみたいな「ランダムサイト」・・・・・・。

もう一度言いますが、R2が非常に低いですね。これまで、あなたは市場があなたの選んだモデルに適合しないことを示しました。そこで何かを「証明」したとしたら、それは自分自身のためだけです。よくぞ言ってくれました。あなたがうらやましいです、素朴さは幸せへの一番簡単な道だからです:)
 
Vasiliy Sokolov:
もう一度言いますが、R2が非常に低いですね。これまで、あなたは市場があなたの選んだモデルに適合しないことを示しました。そこで何かを「証明」したとしたら、それは自分自身のためだけです。よくぞ言ってくれました。素朴さは幸せへの一番の近道ですから、うらやましいです:)

)))))

R^2はもう「非常に低い」のでしょうか？

相関関係はあるのでしょうか？

 
Vasiliy Sokolov:
もう一度言いますが、R2が非常に低いですね。これまで、あなたは市場があなたの選んだモデルに適合しないことを示しました。そこで何かを「証明」したとしたら、それは自分のためだけです。よくぞ言ってくれました。素朴さは幸せへの一番の近道ですから、うらやましいです:)

なるほど、R^2が多くついているんですね。

JPY Multiple R = .80447629 F = 3070.657

R?= .64718209 df = 1.1674

症例数：1676例 修正R=0.64697133 p=0.000000

推定値の標準誤差：8.974991583

切片: -633.7672045 標準誤差: 13.16495 t( 1674) = -48.14 p = 0.0000


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