Estatísticas como uma forma de olhar para o futuro! - página 10
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Veja a foto logo acima de seu posto, a curva vermelha tem propriedades muito boas do meu ponto de vista, é suave (posso variar) e tem menos atraso (também posso variar) em comparação com os indicadores de preço que conheço
No fundo está um oscilador baseado em uma estimativa e previsão.
Não posso dizer nada de bom sobre a curva vermelha em particular, porque não vejo nenhum uso particular para tais curvas - reduzir o atraso para valores quase utilizáveis em todas essas curvas leva a uma deterioração acentuada da suavidade e a um aumento do excesso. Tal curva seria valiosa se o horizonte para prever com precisão seus valores fosse de 30-50 passos.
Não posso dizer nada sobre o oscilador, porque não está claro quais valores são exibidos ali.
Mmm, interessante. E que método é usado para estimar os resultados, em relação a "entradas aleatórias"?
Em outras palavras, como exatamente 30-50% contam, ou não é essa a pergunta?
É claro, uma simples subtração.
Meu NS prevê o sinal do incremento um passo à frente. Criar um vetor de comprimento n a partir dos sinais dos aumentos de preços e outro vetor a partir das previsões dos sinais desses aumentos. Em seguida, contamos o número de adivinhações corretas para o NS dado e subtraímos n/2 da soma obtida - isto corresponde ao caso 50/50. A diferença obtida é multiplicada por 200 e dividida por n.
Isso é tudo.
E eu preciso desse valor para estimar a rentabilidade da TS. Para este fim, basta multiplicar a porcentagem obtida pela volatilidade do instrumento e obtemos o retorno estatístico médio por uma transação.
Aha, se entendi corretamente, eu estava me referindo à multiplicação por 100, não 200. Então nós conseguimos:
(p-n/2)*100/n=(p/n-0.5)*100=100*p/n-50, onde p é o número de caracteres corretamente adivinhados
Aha, se entendi corretamente, eu estava me referindo à multiplicação por 100, não 200. Então nós conseguimos:
(p-n/2)*100/n=(p/n-0.5)*100=100*p/n-50, onde p é o número de caracteres corretamente adivinhados
Não exatamente por 200 no curso para obter um intervalo de 0 a 100. Você tem um intervalo de 0 a 50. Dado que a rede é tão boa quanto aleatória :)
Aqui está uma foto que eu gosto mais :-) morder permite
Peguei a MEMU de Bulashov (linha vermelha) e construí um passo à frente previsto para ela (preto) por necessidade. Fez isso para a série Open (verde). "Bom" para ver como a previsão da MEMA está um passo à frente, friamente à frente do cotier e permite que você morda e engula no tempo.
Entretanto, em uma amostra representativa (10.000 amostras) os milagres desaparecem, e as propriedades preditivas deste muving são nulas e ainda piores (tan=-0,02). Quero enfatizar que uma imagem, mesmo bonita, nem sempre é capaz de refletir objetivamente a realidade, e é útil verificar o algoritmo por um método independente.
Quero salientar que uma imagem, por mais bela que seja, nem sempre é capaz de refletir objetivamente a realidade, e é útil testar um algoritmo por um método independente.
Palavras de ouro.
P.S. A imagem apenas mostra que a MEMA está muito atrasada e sua previsão não dá nada.
E aqui está meu modelo a olho nu:
Eficiente teoria de mercado em ação!
Eficiente teoria de mercado em ação!
Assim como eu! - Igualmente eficaz:-)
A propósito, bstone, se os dados que você citar estão relacionados ao desempenho da NS, então podemos afirmar que há um difícil supertreinamento. Na verdade, na amostra de treinamento vemos um acordo completo entre previsões e incrementos reais, enquanto na amostra de teste vemos porcaria completa! Idealmente (treinamento ideal), NS tem elipses idênticos no treinamento e nas amostras de teste, bastante espessos, mais importante, idênticos na inclinação e largura.