Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 37

 
Bem, sim. Função analítica(?!)+Função aleatória(normalmente distribuída)=Processo Wiener(Random walk). Devemos costurar um EA?
 
Алексей Тарабанов:
Bem, sim. Função analítica(?!)+Função aleatória(normalmente distribuída)=Processo Wiener(Caminhada aleatória). Vamos costurar um assessor?

Corte. :)

Alguma reclamação sobre os botões?

 
Yuriy Asaulenko:

Corte. :)

Alguma reclamação sobre os botões?

Eles serão costurados bem apertados.
 
Bang, bang, bang, bang, bang!

Desde Matemata e Prival e afins, este é o primeiro ramo onde...

Eu estou chorando :)

 
Event:
Bang, bang, bang, bang, bang!

Desde Matemata e Prival e afins, este é o primeiro fio onde...

Eu estou chorando :)

Que tal uma chamada em rolo? Todos os vivos...
 
Алексей Тарабанов:
Vamos fazer uma chamada nominal? Todos os vivos...
Sim, vamos lembrar também de Mishek.
 
Event:
Sim, e Mishek será lembrado.
Não há problema. Adoraria ver o Mathemat e o Mishek.
 
СанСаныч Фоменко:

Não há nada parecido no mercado. Todas as figuras R2 acima são um disparate, pois não há provas de que a parcela selecionada para o cálculo faça parte da população geral, que tem pelo menos a propriedade de estacionaridade. É por isso que os números foram obtidos nas parcelas acima, mas não têm nada a ver com o futuro: podem coincidir, podem não coincidir, podem coincidir 100 vezes, e depois vendem o depósito junto com o lucro.

Subscrevo cada palavra dela. Para que serve construir a regressão, se na próxima seção as características desta regressão serão completamente diferentes. Você pode ajustar o modelo para se ajustar aos dados o quanto quiser, mas é mais fácil admitir que Y (preço) não depende de X (tempo), pelo menos em termos de regressão linear.
 
Vasiliy Sokolov:
Eu concordo com cada palavra. Para que serve construir uma regressão se , na próxima seção, as características dessa regressão forem completamente diferentes. Você pode ajustar o modelo para se ajustar aos dados o quanto quiser, mas é mais fácil admitir que Y (preço) não depende de X (tempo), pelo menos em termos de regressão linear.
Estas são as parcelas que precisamos pensar - para que os dados sejam semelhantes - deveríamos tomar um padrão, em minha opinião, em vez de apenas uma janela de n barras.
 
Vasiliy Sokolov:
Eu concordo com cada palavra. Para que serve construir uma regressão se, na próxima seção, as características dessa regressão forem completamente diferentes. Você pode ajustar o modelo para se ajustar aos dados o quanto quiser, mas é mais fácil admitir que Y (preço) não depende de X (tempo), pelo menos em termos de regressão linear.
Bem, admitir qualquer coisa é certamente mais fácil do que construir um modelo, analisá-lo e aplicar o teste Chow para testar a hipótese de heterogeneidade da amostra.....