베이지안 분석에서 가장 어려운 것은 사전 확률을 결정하는 것입니다. Forex에 관해서는 이것이 방법이라고 생각합니다.
영점 막대 오른쪽에 있는 데이터의 속성을 모릅니다. 무슨 일이야? 알 수 없는 가격 분포, 정규 분포와 유사한 증분 분포, 라플라스 분포 또는 기타. 우리가 선험적 확률(우도 함수)로 취하는 분포에서 Bayes 공식에 따른 결과 확률은 달라집니다. 사전 확률이 더 그럴싸할수록 우리의 계산은 진실에 더 가깝습니다.
나는 종가 에 대한 버퍼로 비슷한 지표를 만들었습니다. 그는 계산된 전체 면적을 10부분으로 나눴습니다. 어드바이저에서도 비슷한 알고리즘을 적용해 보았습니다. 어쩐지 감동적이지 않다.
무엇으로 그것을 요리합니까 ...?
독일 DAX에서 Expert Advisor와 같은 프로그램을 사용했습니다. 아무것도 아닌 조용한 시장에서. 그러나 VW가 잡히자 마자 Draghi는 무언가를 뻔뻔스럽게 이야기하고 북한은 핵폭탄을 시험하고 Gaussian 벨은 즉시 부서지며 틱 볼륨이 가장 큰 가격대는 더 이상 가격을 끌지 못합니다.
Yuri Evseenkov : 독일 DAX에서 Expert Advisor와 같은 프로그램을 사용했습니다. 아무것도 아닌 조용한 시장에서. 그러나 VW가 잡히자 마자 Draghi는 무언가를 뻔뻔스럽게 이야기하고 북한은 핵폭탄을 시험하고 Gaussian 벨은 즉시 부서지며 틱 볼륨이 가장 큰 가격대는 더 이상 가격을 끌지 못합니다.
글쎄요, 그렇게 무섭지는 않습니다. 그런 소식은 드물다. 볼륨으로 해봐야겠네요.
몇 가지 공식을 이해할 수 없다는 다른 문제가 있습니다. 거기에서 대수 기호를 이해해야 합니다.
Разработчик и трейдер Йоан Кристиан Лоттер, создатель блога Financial Hacker, написал интересный материал, в котором рассказал о своем эксперименте, призванном выяснить, имеет ли смысл торговля с использованием коротких и сверхкоротких интервалов для совершения сделок. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этой заметки. Начинающие...
확인했습니다. 매트와 함께 정규분포를 사용할 때 Bayes의 정리에 따라 확률이 최대가 되는 계수와 b를 받는 프로그램을 만들었습니다. 기대값은 ax+b와 같습니다.
시원한! 의심할 여지 없이.
구축이 가능합니다. 그러나 Bayes 공식에 적용하는 방법은 무엇입니까?
나는 종가 에 대한 버퍼로 비슷한 지표를 만들었습니다. 그는 계산된 전체 면적을 10부분으로 나눴습니다. 어드바이저에서도 비슷한 알고리즘을 적용해 보았습니다. 어쩐지 감동적이지 않다.
그것을 무엇으로 요리합니까 ...?
밀도는 가격 자체가 아니라 증가분입니다.
베이지안 분석에서 가장 어려운 것은 사전 확률을 결정하는 것입니다. Forex에 관해서는 이것이 방법이라고 생각합니다.
영점 막대 오른쪽에 있는 데이터의 속성을 모릅니다. 무슨 일이야? 알 수 없는 가격 분포, 정규 분포와 유사한 증분 분포, 라플라스 분포 또는 기타. 우리가 선험적 확률(우도 함수)로 취하는 분포에서 Bayes 공식에 따른 결과 확률은 달라집니다. 사전 확률이 더 그럴싸할수록 우리의 계산은 진실에 더 가깝습니다.
시원한! 의심할 여지 없이.
추세 초기에 비교하면 차이가있을 수 있으므로 살펴 볼 가치가 있습니다.
덕분에. 드물게 그런 소리를 듣습니다.
최소제곱법을 사용하여 계수를 계산하지 않았습니다. 코드베이스에서 지표를 가져왔습니다. 해당 지표에서 계산이 종가 를 기반으로 하고 내 "베이지안" 방법에서 계산이 OHLC의 평균 값을 기반으로 한다는 사실에도 불구하고 일치는 거의 100%입니다.
나는 종가 에 대한 버퍼로 비슷한 지표를 만들었습니다. 그는 계산된 전체 면적을 10부분으로 나눴습니다. 어드바이저에서도 비슷한 알고리즘을 적용해 보았습니다. 어쩐지 감동적이지 않다.
무엇으로 그것을 요리합니까 ...?
독일 DAX에서 Expert Advisor와 같은 프로그램을 사용했습니다. 아무것도 아닌 조용한 시장에서. 그러나 VW가 잡히자 마자 Draghi는 무언가를 뻔뻔스럽게 이야기하고 북한은 핵폭탄을 시험하고 Gaussian 벨은 즉시 부서지며 틱 볼륨이 가장 큰 가격대는 더 이상 가격을 끌지 못합니다.
글쎄요, 그렇게 무섭지는 않습니다. 그런 소식은 드물다. 볼륨으로 해봐야겠네요.
몇 가지 공식을 이해할 수 없다는 다른 문제가 있습니다. 거기에서 대수 기호를 이해해야 합니다.
우리가 선험적 확률(우도 함수)로 취하는 분포에서 Bayes 공식에 따른 결과 확률은 달라집니다. 사전 확률이 더 그럴싸할수록 우리의 계산은 진실에 더 가깝습니다.
이전 게시물은 어떻습니까?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
이전 게시물은 어떻습니까?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
그 게시물이 이것을 확인합니다. 정규 분포가 있지만 이익으로 아무도 모릅니다.
확인했습니다. 매트와 함께 정규분포를 사용할 때 Bayes의 정리에 따라 확률이 최대가 되는 계수와 b를 받는 프로그램을 만들었습니다. 기대값은 ax+b와 같습니다.
알고리즘은 베이즈 공식 P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)로 대체하여 y=ax+b 라인의 가능한 값과 b를 통해 정렬하는 것으로 축소되었습니다. )*P(a)*P(b)/P(x,y); (하나)
우도 함수 P(x,y|a,b)로 우리는 mat에 대한 정규 분포 공식을 취했습니다. 대기 도끼 + b. Bayes 공식에 따른 최대 확률 측도는 표준편차에 반비례하는 것으로 나타났다.
계수 a와 b(베이즈 정리에 따른 확률이 최대일 때)에 구축된 직선(빨간색 선)은 코드 베이스에서 선형 회귀의 동일한 지표(노란색 선)와 거의 일치했습니다.
Dmitry Fedoseev, Vladimir 및 기타 "Copenhagens"가 옳았습니다.
동일한 결과가 나왔고 베이즈 공식을 사용하여 대응 a,b x 및 y의 확률 측정값을 얻었습니다. 이 경우(선형 의존성, y의 정규 분포, 및 b의 균일 분포), 표준 편차에 반비례하는 것으로 나타났습니다. 아마도 이 측정값이 분석에 유용할 것입니다.
최근에 기사가있었습니다 - 아마도 유용 할 것입니다 ...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/