몇 가지 공식을 이해할 수 없다는 다른 문제가 있습니다. 거기에서 대수 기호를 이해해야 합니다.
가격 수준별 틱 분포를 표시하는 my 및 귀하의 코드를 사용하는 경우 산술 연산은 4개뿐입니다.
Bayes 및 일반적으로 확률적 방법에 대해 이야기하는 경우 여기에서 몇 가지 기본 개념만 직관적으로 명확하게 제시할 수 있습니다. 물체가 복잡한 경우 무언가와 함께 잘못 서 있고 결과가 배수관에 떨어집니다. 여기에는 일종의 수학적 문화가 필요합니다. 그리고 공식은 복잡합니다. 하지만 아무것도 아니야. 나에게 고등 수학의 삼중항과 함께 무언가가 명확해지기 시작합니다. 그리고 포럼에서 사람들은 이론에서 길을 잃지 않도록 핵심 개념과 공식을 제공합니다.
주어진 범위의 막대에서 따옴표의 공통 중간으로 선을 만드는 것이 첫 번째 항목에서 명확해지면 움직이는 것처럼 보이는 두 번째 막대가 명확하지 않습니까?
선형 회귀는 정적이 아닙니다. 첫 번째 지표는 계산에 사용된 데이터를 시각적으로 보여주고 결과로 하나의 포인트만 표시하고, 두 번째 지표는 계산을 시각화하지 않고 각 포인트의 계산을 각각 보여줍니다. 저것들. 거래자로서 우리는 과거 데이터에 거의 관심이 없기 때문에 회귀 지표가 가지고 있는 예측 가능성을 사용하고자 합니다.
-Aleks- : 선형 회귀는 정적이 아닙니다. 첫 번째 지표는 계산에 사용된 데이터를 시각적으로 보여주고 결과로 하나의 포인트만 표시하고, 두 번째 지표는 계산을 시각화하지 않고 각 포인트의 계산을 각각 보여줍니다. 저것들. 거래자로서 우리는 과거 데이터에 거의 관심이 없기 때문에 회귀 지표가 가지고 있는 예측 가능성을 사용하고자 합니다.
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)를 기반으로 구축된 직선(빨간색 선)은 코드베이스에서 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.
몇 가지 공식을 이해할 수 없다는 다른 문제가 있습니다. 거기에서 대수 기호를 이해해야 합니다.
가격 수준별 틱 분포를 표시하는 my 및 귀하의 코드를 사용하는 경우 산술 연산은 4개뿐입니다.
Bayes 및 일반적으로 확률적 방법에 대해 이야기하는 경우 여기에서 몇 가지 기본 개념만 직관적으로 명확하게 제시할 수 있습니다. 물체가 복잡한 경우 무언가와 함께 잘못 서 있고 결과가 배수관에 떨어집니다. 여기에는 일종의 수학적 문화가 필요합니다. 그리고 공식은 복잡합니다. 하지만 아무것도 아니야. 나에게 고등 수학의 삼중항과 함께 무언가가 명확해지기 시작합니다. 그리고 포럼에서 사람들은 이론에서 길을 잃지 않도록 핵심 개념과 공식을 제공합니다.
최근에 기사가있었습니다 - 아마도 유용 할 것입니다 ...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/
글쎄, "연구"는 당신이 큰 소리로 말한 것입니다. 그래서 저는 계수를 분류하여 공식에 대입했습니다. 이것은 시작하기 위한 것입니다.
기사 주셔서 감사합니다. 나는 오랫동안 엔트로피에 대해 읽고 싶었다. 그리고 코드 예제도 있습니다.
추신: 코끼리가 있는 이전 아바타는 멋졌습니다.
그리고 여기엔 채터박스만 가는 줄 알았다. 이론을 이해하고 실천하고자 하는 당신의 끈기와 열망을 존경합니다.
덕분에. 거시경제 지표에 기반한 시장 예측 스레드를 읽고 있습니다 . 인상적인.
추신 그리고 Bayes에 대한 지점의 "수다"는 흥미 롭습니다.
어렵지 않다면 https://www.mql5.com/ru/code/7812 와 https://www.mql5.com/ru/code/7325 지표의 차이점을 설명하십시오.
주어진 범위의 막대에서 따옴표의 공통 중간으로 선을 만드는 것이 첫 번째 항목에서 명확해지면 움직이는 것처럼 보이는 두 번째 막대가 명확하지 않습니까?
어렵지 않다면 https://www.mql5.com/ru/code/7812 와 https://www.mql5.com/ru/code/7325 지표의 차이점이 무엇인지 설명하십시오.
주어진 범위의 막대에서 따옴표의 공통 중간으로 선을 만드는 것이 첫 번째 항목에서 명확해지면 움직이는 것처럼 보이는 두 번째 막대가 명확하지 않습니까?
선형 회귀는 정적이 아닙니다. 첫 번째 지표는 계산에 사용된 데이터를 시각적으로 보여주고 결과로 하나의 포인트만 표시하고, 두 번째 지표는 계산을 시각화하지 않고 각 포인트의 계산을 각각 보여줍니다. 저것들. 거래자로서 우리는 과거 데이터에 거의 관심이 없기 때문에 회귀 지표가 가지고 있는 예측 가능성을 사용하고자 합니다.
휴일에 지점의 작성자와 독자를 축하합니다! 당신과 당신의 사랑하는 사람들에게 건강, 평화 및 번영!
Bayes의 정리를 실제로 적용해 보겠습니다.
일. 베이즈 정리를 사용하여 아직 도착하지 않은 틱의 값이 가장 가능성이 높은 값을 결정합니다.
주어진. 시계열 x,y.
y=ax+b 마지막 틱에서 미래까지의 라인.
P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1) 베이즈 공식.
P(a,b|x,y) - 계수 a와 b가 미래 틱의 x 및 y 좌표에 해당할 확률.
이 확률(보다 정확하게 는 확률 척도)이 최대가 되도록 그러한 및 b를 찾는 것이 필요합니다 .
P(x,y|a,b) - 우도 함수로 가격 수준별 틱 분포의 실제 히스토그램을 사용하겠습니다. 이 기능은 2차원 배열(매트릭스)로 지정됩니다. 가격 범위 - 확률, 총 틱 수에 대한 이 범위에 속하는 틱의 백분율. (그림 1 참조)
P(a) 계수는 직선의 기울기를 결정합니다. 긍정적일 수도 있고 부정적일 수도 있습니다. 값의 이 부호 또는 저 부호의 확률은 동일한 다이어그램에서 결정됩니다.
P(b) 계수 b는 시간 축에 대한 직선의 상승을 결정합니다.
계수와 b는 가격 증분 이상을 정의하지 않습니다. 지점 참여자들이 강조했듯이 가격 인상분의 분포는 정상에 가까운 형태를 띠고 있다. 나는 계수 b를 정규 분포로 고려할 것을 제안합니다. 가우스 분포 가 있는 난수 생성기 (RNG)로 설정할 수 있습니다.
P(x,y) 정규화 제수. 끊임없는.
프로그램을 작성하려면 일반 MT4 RNG에서 결과의 정규 분포가 있는지 알려주거나 다른 것을 사용하십시오.
그림 1
휴일에 지점의 작성자와 독자를 축하합니다! 당신과 당신의 사랑하는 사람들에게 건강, 평화 및 번영!