Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 29
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Uma espécie de simulador online multiplayer, baseado em computador
Está em sincronia com os futuros, portanto não realmente.
Com os futuros indo em sincronia, então não realmente.
Convencido. Quase. Resta uma sombra de dúvida de que os coeficientes a e b das linhas y=ax+b serão numericamente ou aproximadamente iguais quando calculados por métodos diferentes. Aqui você deve comparar cuidadosamente fórmulas de dois métodos ou escrever um programa. O principal é que as fórmulas, o algoritmo e o próprio código devem ser adequados à teoria. O programa deve:
-calcular os coeficientes de a e b da regressão linear y=ax+b usando o método dos mínimos quadrados
-obter os coeficientes de a e b, nos quais a probabilidade pelo teorema de Bayes é máxima ao aplicar a distribuição normal com expectativa matemática igual a ax+b
Então precisamos comparar esses coeficientes e, no caso de uma diferença considerável, olhar o comportamento das duas linhas com base naquelas a e b na dinâmica. Por exemplo, no testador de estratégia em modo de visualização.
O programa pode ser ainda utilizado utilizando outros modelos, regressões, distribuições com a fórmula Bayes. Talvez algo atire muito bem.
CME ))
É improvável que o resultado da negociação em um modelo de regressão dependa muito do método de escolha dos parâmetros a e b. As entradas são muito mais importantes. E escolha o método mais simples (menos quadrados) para calcular a e b.
Obrigado pelo conselho. Mas a metodologia Bayesiana lhe dá algo que outros métodos não dão. Nomeadamente, a probabilidade. A probabilidade de que os coeficientes a e b correspondam a x e y, tempo e preço. Isto pode ser usado na tomada de decisões de entrada e saída. Ou será que estou pensando bem?
Fiz um programa que obtém coeficientes a e b em que a probabilidade, segundo o teorema de Bayes, é máxima quando se aplica uma distribuição normal com expectativa igual a ax+b.
O algoritmo é reduzido a enumerar possíveis valores de a e b nas linhas y=ax+b, substituindo em Bayes a fórmula P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b)*P(a)*P(b)/P(x,y); (1)
P(x,y|a,b) é tomada como a função de probabilidade P(x,y|a,b), que é uma fórmula de distribuição normal com expectativa eixo+b. A medida de máxima probabilidade da fórmula Bayes é inversamente proporcional ao desvio padrão.
A linha reta (linha vermelha) traçada usando coeficientes a e b (onde o teorema de Bayes dá a probabilidade máxima) era quase igual ao mesmo indicador (linha amarela) da regressão linear a partir da kodobase.
Dmitry Fedoseev, Vladimir e outros "Copenhagenists" estavam certos.
Temos o mesmo mais uma medida probabilística de ajuste de a,b x e y pela fórmula Bayes. Neste caso (dependência linear, distribuição normal de y, distribuição uniforme de a e b) acabou sendo inversamente proporcional ao desvio padrão. Talvez esta medida venha a ser útil na análise.
Jogue fora a distribuição normal, pois ela não é observada em nenhum lugar nos instrumentos financeiros. E ao invés disso, construir um histograma da densidade real da distribuição e aproximá-la.
É possível construí-lo. Mas como pode ser aplicada à fórmula Bayes?
É possível construí-la. Somente como pode ser aplicada à fórmula Bayes?
E ao invés disso, construa um histograma da densidade real da distribuição por si mesmo.
A densidade não são os preços em si, mas seus incrementos.
Eu verifiquei. Eu fiz um programa que obtém coeficientes a e b em que a probabilidade de acordo com o teorema de Bayes é máxima ao aplicar uma distribuição normal com expectativa matemática igual a ax+b.
...
Legal! Absolutamente.
Vale a pena dar uma olhada, comparar os pontos de partida da tendência, pode haver uma diferença lá.