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 36

新しいコメント
 
Yuri Evseenkov:

皆さん、皆さん、同志の皆さん!アルコール系は血液が多すぎる。

ベイズ式の概念的な問題が決まっていない場合、R上で数学的にモデル化できるもの：ゼロバーの右側の相場は何か。そして、それは市場なのでしょうか？あるいは、適切なアルゴリズムによる優れたゲームシミュレーターとか？

もちろん、私たちの港に血は流れていません。しかし、右側の市場の背後にいるのが誰であるかは全く 関係がない。統計で十分です。ウィーナーと対空射撃統制システム、彼の本を覚えてみましょう - "サイバネティクス1948"、それはうまくいけば、あなたの棚に記載されている、それはあまりにもインターネット上でそれを見つけるために問題ではありません。

機体の動きはランダムとは言い難いのですが、あなたにとっては完全にカオスなのです。それでも、対空砲火はかなり有効かもしれません。

ゲームシミュレーターに関しては、少なくとも数台はあり、かなり独立しているので、これはもう正規分布に近い。

 
Yuriy Asaulenko:
ある数学者（名字は忘れました、FINAMに勤務）の研究によると、分布は正規分布に近く、テールが細長い（しかしその理由は理解できる）そうです。だから、線形回帰は、イミフ、かなりルールです。
KGBのどこかの分析数学部門で役職に就いていて、数回のセミナーで49000ルーブルを要求されたと書いている人ではないか？?
 
Yuriy Asaulenko:

Wienerと対空射撃統制システムを思い出しましょう。彼の著書 - Cybernetics 1948に記載されています、あなたの本棚にあるといいですね。

私のことをよく思ってくれているんですね。

ユーリイ・アサウレンコ

ゲームシミュレーターに関しては、少なくとも数種類あり、かなり独立しているので、正規分布に近いと思います。

また、FXは相場というよりゲームのシミュレーターのようなものだとお考えですか？

 
Yuri Evseenkov:
KGBのどこかの分析数学の部署で役職に就き、いくつかのセミナーで確か49,000ルーブルを要求されたと書いている人ではないでしょうか？?

彼でしょう。学会でレポートを読んだり、数年前に彼のセミナーに参加したりしました。

実は、そこには強力な数学者がいて......。その分野で、私は彼らと話をしなければならなかった。

 
Yuri Evseenkov:

また、FXは相場というより、ゲームのシミュレーターのようなものだと思いますか？

それは認めます。国内市場も然りです。同じFINAMやITインベストの声もあり、事実として知っている点もある。

マーケットメーカーがある。

 

市場がどれだけ騒がしいか見てみるとか？結局のところ、ノイズの多い市場と少ない市場があることは周知の事実である。

ノイズが多いと、トレンドフォローの戦略が機能しなくなる。

 
Yuriy Asaulenko:

それは認めます。国内市場も然りです。FINAMやITインベストの声もあり、事実として知っている点もある。

マーケットメーカーがある。

確かに、ポートに血は入っていませんね。ベイズ・ガウシアン楽観主義者に加われ。しかし、このスレッドで明るい楽観主義者は今のところ私一人です。
 

分布の正規性は、一般的な母集団に対してのみ確立できる。もし、一般集団がなく、他もないのであれば、平均がその数学的期待値に漸近的に傾向することを証明しなければならない。そして、この結果が得られれば、一般集団の中の限られたセグメントで得られた特性を、その一般集団の中の他のセグメントに自由に外挿することができるのである。

市場にはそのようなものはありません。選択されたプロットが少なくとも定常性を持つ一般集団の一部であるという証明がないので、上にあげたR2の数値はすべてナンセンスです。したがって、指定された地域で得られた数字であるが、将来とは何の関係もない。一致するかもしれないし、しないかもしれない、100回一致するかもしれない、そして利益とともに保証金を売るのである。

このため、全世界が生データの定常性にこだわっている。ある領域で得られた統計的特性を他の領域に外挿するための根拠となる。そのため、「サンプル外」の計算が行われ、最悪の場合、あるプロットの値と別のプロットの値が異なってしまうのです。

トレーニングサンプルのサイズを増やしても、何の意味もありません。ユーロドルは1から始まり、0.9、1.6となり、15年間正しい動きを待つことになるのでしょうか？

TSを作るには、ある程度合理的な窓と、その窓の特性を未来に外挿できるような考察が必要です。

そして最後に、適用可能なものは何か。

何のために、何をするかによる。ターゲット変数の選択は、原則的に

  • 水準が取引された場合、上記の頭痛に（原則として）回帰する
  • トレンドが取引されている場合は、分類。

回帰には、実は2つの方向性があるのです。

  • 元の系列をある種の定常系列に変換すること。これは、ARMAなどの方向性
  • 初期系列をいくつかの成分に分割する：初期見積もり＝デトレンドの結果としてのトレンド＋周期的成分＋残余（ノイズ）。そのためのパッケージがあります。この分解の考え方を応用して、独自のデトレンド関数を使用することも可能です。一般的に、デトレンドを行うためのツールはたくさんあります。

私は分類に賛成です。

 

どのデータを使って（どの期間で）回帰計算を行うか、考えたか？

データは静的なものであるべきか、それとも市場のパターンに応じて変化するものであるべきか？

 
Yuri Evseenkov:

"本来の目的は、直線と価格系列を組み合わせること"- ベイズ回帰が直線であれば、本当にダメなんです。

直線は必要ない。

と表せば、価格系列は

C＝解析関数＋ノイズであれば、ノイズは正規分布になりますね、イミフ。

価格系列そのものは、どちらかというとウィーナー・ランダム・プロセス - ランダムウォークである。


ZY 解析関数（例：フーリエ級数）。

1...293031323334353637383940414243...55
新しいコメント