This post will introduce you to bayesian regression in R, see the reference list at the end of the post for further information concerning this very broad topic. Bayesian regression Bayesian statistics turn around the Bayes theorem, which in a regression context is the following: $$ P(\theta|Data) \propto P(Data|\theta) \times P(\theta) $$...
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ベイズ式を応用した試みに。もう一度。
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。
P(b) - 増分の正規分布を先験的確率bとする。正規分布の値を持つPRNGが使用されます。
P(a) 係数 a は直線の傾きと予測される増分の符号を決定する。今のところ、以前投稿した線形回帰の コードを使おうと思っています。つまり、そこにある係数aが見つかる確率を一とする。そして、(1)には、このaと与えられたyについて計算されたものとの差を考慮して計算された確率P(a)を代入する。
もしかしたら、各ティックの増分記号がどのように振る舞うかについて、何かお考えがあるのでしょうか？
2つのインジケーターをスケッチし、ティックに取り組んでいます。1つ目は、線形回帰のA、Bを定義し（念のため、bidとaskを別々に）、直線を引きます。2つ目は、ティック値のヒストグラム（赤：Ask、青：Bid）です。ティックチャートの各バーは新しいティックであり、チャート自体のバーと一致することはありません。
投稿から理解できたのはこれだけです。次はどうする？理屈がわかれば、完成させる。
予測にティックを使うのは危険だと思いますし、モデルはブローカーごとに別々に設定すべきです。
実際のティックについて - ブローカーによって大きく異なる場合があります。
私もそう思います。上に書きました。何度でも言います。
FXは、証券会社、FX会社、キッチンの多く - ヨーロッパ、中国、バハマ、バミューダ...たくさんあるんですよ。いずれも価格形成に決定的な貢献はしておらず、市場のどのプレーヤーも支配していない。この仮定は、確率論の中心極限定理（CLT）に基づくものである。
「ほぼ同じ大きさを持つ十分に大きな弱依存性確率変数の和（単一の和が支配的でなく、和への決定的寄与がない）は、正規分布に近い分布を持つ」（Wikipedia）
FXとの関連で理解しているため。全証券会社のティックを1本のM5バー（数百万ティック）に集めると、バー内のティック分布は正規分布に近くなります。 また、タイムフレームが古ければ古いほど、それに近くなります。 各証券会社は独自の相場フローを持っており、その証券会社の非推奨度によって世界の主流と異なることになるのです。このチャート上の支配的な流れは、どの証券会社も遠くへ行くことができない曲線（確かに直線ではない！）である。
このスレッドでは、CDTのwikipediaの記述に懐疑的な反応を示している人がいます。また、私には間違っているように思えます。その後、他の資料でこの処方に出会いましたが。MQL4リファレンスにも、この文言に従ったインジケーターの例があります。
したがって、ファンダメンタルズ要因の影響が弱い時期には、TPTは十分に大きな増分でルール化されていると思います。
2つのインジケーターをスケッチし、ティックに取り組んでいます。最初のものは、線形回帰のためのAとBを定義し（念のため、bidとaskを別々に）、線を引きます。2つ目は、ティック値のヒストグラム（赤：Ask、青：Bid）です。ティックチャートの各バーは新しいティックであり、チャート自体のバーと一致することはありません。
投稿から理解できたのはこれだけです。次はどうする？理屈がわかれば、完成させる。
流動性供給会社から与えられる基準価格があり、ブローカーの相場はその周辺にバウンドするだけだとします。その場合、各ブローカーの気配値は「メインプライス」を中心としたある範囲内で踊り、ヒストグラム上で一種のドームを形成します。ドームのヒストグラムを足し合わせると、結局は正規分布に近い形になるんですね、納得です。
しかし、それでも私たちには通用しません。私たちはある特定のブローカーからの見積もりを使って作業しており、正規分布はあり得ません。私はしばらくヒストグラムを見ていました、私のブローカーは最大4000ティック（それは約20分です）を与え、私はヒストグラムのためにそれらをすべて使用しています。どちらかというと、半分エリプソが横になっているような感じです。価格が上昇/下降し始めると、楕円の側面が薄くなるが、やがて再びその形になる。しかし、ピークが2つあることもあります。この平均的な数値を何か別の分布で表現して、計算に使ってみるのもよいでしょう（ガウス分布でなくてもよい）。少ない刻み数、例えば100個でヒストグラムを作ると、形のない常に飛び跳ねるような分布になってしまい、うまくいかないと思います、1000個以上の刻みが必要です。
この写真のヒストグラムは、右3分の1が急激な価格変動によるもので、あとは全体が左3分の1の形になるはずです。
流動性供給会社から与えられる基準価格があり、ブローカーの相場はその周辺にバウンドするだけだとします。その場合、各ブローカーの気配値は「メインプライス」を中心としたある範囲内で踊り、ヒストグラム上に一種のドームを形成します。ドームのヒストグラムを足し合わせると、結局は正規分布に近い形になるんですね、納得です。
しかし、それでも私たちには通用しません。私たちはある特定のブローカーからの見積もりを使って作業しており、正規分布はあり得ません。
それはまた別の問題です。それは、実用化に関することです。
式(1)の確率関数P(x,y|a,b)は、現実の具体的なブローカーの実刻みのヒストグラムを表しています。例えば、ウィンドウ内の全ティック数の12%がy(価格)+range(設定)に該当する場合、確率P(x,y|a,b)=0.12となります。プロファイルでヒストグラムを構築しています。
そして、補正乗数、アプリオリ確率P(a)、P(b)がある。そこで、P(b)として、PRIRATE価格の正規分布を選びました。なぜかというと、以前の記事に書いてある通りです。
最初の投稿のドキュメントを読みましたが、全然うまく出てきませんね。
多くの数式を読みこなすことができなかったので、ここでは自由に言い換えてみてください。筆者は、ビットコインの買値と売値を半年間、10秒間隔で記録しています。彼は、現在の価格を受け取って、3つのシグナル（買い、売り、保有）を返すプログラム（クラシファイア）を作りました。10秒先までの予報を行います。10秒ごとに新しいデータを受信し、それらをすべて数え直す必要があります。初期データをいくつかのベクトルに分割し、これらのベクトルを用いて価格予測を行う。分類器は3つのデータ配列（1つは過去30分、2つ目は過去60分、3つ目は過去120分）を取得します（各配列は10秒間隔の価格のままです）。それ以上はわからない。数式はニューロニックと非常によく似ており、すなわちすべての入力値がある重みに対応する。しかし、この重みは一度に3つのアレイに適用される。そして、突然、重みが見つからないことが判明し（でも、これはニューロンですよね）、すべての変種を試すことになるのです。著者は経験的に、重みの最適化に役立つはずの数式を導き出し、明らかに適切でないものを排除し、どこかでベイズ回帰を利用しているのである。また、回帰の結果は、おそらく分類器の入力値として使用されます。
まるで、学生の期末テストの前夜祭のようです。稼ぐプルーフがない :)
ベイズ回帰は使われていますが、それは何か複雑なシステムの中のほんの一部分として存在しているのです。ウェイトの最適化により、その影響力はゼロになったのかもしれません。ニューロニックやマヤ暦に乱数発生 器を入れてもいいかもしれませんね。とにかく、最適化の過程で彼らの影響力はゼロになります。
私は、ブランチに関する2つの記事に出会いました。
第1条
STANによるベイズ回帰：その1 正規回帰
第2条
STANによるベイズ回帰 その2：正規性を超えて
各記事は、同じタイトルの2冊の本の広告です
技術者、物理学者、無線家の皆さんは、とても変な人ですね......。
私はここで何度も、クオンツ、オルトトレーダー、マーケットメイカーはバカじゃない、数学が得意だ、年俸10万円以上＋ボーナスで安くはない、と言ってきましたが、皆さんは理解していないようです。
株式市場における価格は、CONNECTEDなシステムの表現であるため、有用な（ぎりぎり適切な）価格モデルは単純であってはならないのです。そうですね、ベイズ回帰は中にあってもいいのですが、あくまで補助的な数値計算の方法としてです。そして、「このテイルレックスを、ベイズ法だけでここに踏みつけてやる！」と群れを投げているわけですね。
まあ、これで通じるかもしれない。大手マーケットメーカー、銀行、ヘッジファンドが取引で積極的に使っている数学的手法のリストだ。このリストはまた、サブスペシャリティ、すなわち取引される金融商品の種類や銀行における予測の種類によって分けられています。このリストは、CitiとJPMorganのEX-シニアスタッフの一人が発表したものである。リストは秘密ではなく、金融数学の本（英語で書かれたもの）を5～10冊読めば解る。しかし、ロシアのフォーラムでは、このような完全な形であっても、リストは稀である。
データサイエンティスト、統計学者
25000ドル
仕事内容
プロフェッショナル要件（外出先での学習意欲を最も重視します。）
統計学と時系列の高度な知識：確率過程ツール：SSA/SVD、RSSA、FIMA/ARFIMA、非線形自己回帰外生モデル（NARX）、（N）GARCHとその派生型、ハースト指数とその応用、回帰定量分析（RQA)
Pythonでのプログラミング経験（または学習する準備ができていること）（および、あらゆる統計処理に必要なライブラリ一式）。
Pythonによるデータ解析ライブラリ（theano, keras, Torch, Pandas, NumPy, scikit-learn）またはRによる同等のライブラリ
機械学習、協調フィルタリング、クラスター分析、グラフ理論に関する何らかの経験
その他のブレンドアプローチ：ANFIS（適応型ネットワークベース・ファジー推論システム）
ニューラルネットワーク：教師なし学習：RNN（Recurrent Neural Network）、FNN、RBFなど。
タスクと環境
金融データの統計解析、計量経済学的応用
モデレータ：元のソースに誤ってノーファスト削除されたリンクを削除してください、私はできませんが、それはまだポストの地下にあなたのデータベースフォーラムでハングアップします。そうしないと、広告だと思われるからです。ありがとうございます。
28000 UAH
Job Description
PROFESSIONAL REQUIREMENTS (we value the desire to learn on go most):
Artificial Neural Networks and Machine Learning, including:
FeedForward Neural Network (FNN)
Recurrent Neural Networks (RNN) ファミリー:including Long-Short Term Memory Model (LSTM)
CNN - Convolutional Neural Network
Radial BasisFunction(RBF)
blended approaches ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)
Pythonでのプログラミング経験（または学ぶ準備ができていること）（およびあらゆる統計的なものに対するライブラリのセット）
Pythonでの機械学習およびデータ分析ライブラリ（theano、keras、Torch、Pandas、NumPy、scikit-learn）
さらに、Rおよび／またはMatlabの知識があれば助かる
知識の関連する領域。
統計学と時系列（確率過程とツール）の高度な知識：ARFIMA、非線形自己回帰外生モデル（NARX）、ウェーブレット変換
スペクトル推定モデル - Singular Spectrum Analysis (SSA) (SVD)
Collaborative filtering, Cluster analysis, Graphs Theory
TASKS (priorityized order)。
金融データの統計解析、計量経済学アプリケーション
大量の金融市場データに対するインタラクティブな分散クエリ処理のためのサービスおよびフレームワークを構築する。