Обсуждение статьи "Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов" - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
только если все стратегии взаимонезависимы и дают вероятность больше 0.5
Посмотрел внимательнее формулу
P(Win|ABC) = P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) /[ P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) - (1 - P(Win|A))*(1 - P(Win|B))*(1 - P(Win|C)) ]
Посмотрел внимательнее формулу
Это значение всегда больше единицы (числитель больше знаменателя). Какая правильная формула?Спасибо, что заметили опечатку. Там должен быть "+", а не минус "-" https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D0%BF%D0%B0%D0%BC%D0%B0
Исправим
известно, что ряд цен близок к тому, чтобы считаться рядом с независимыми приращениями. Поэтому набор n случайных величин d(1)=p(2)-p(1), d(2)=p(3)-p(2), ... d(n-1)=p(n)-p(n-1), p(n) будет близким к независимому. Теперь, любой набор функций от нашего набора будет независимым если любой аргумент входит только в выражение одной из них. Если проще: набор для четырех баров из функций I1(d1,d2) и I2(d3,p4) будет независимым, а I1(d1,d2,d3) и I2(d3,p4) - нет, из-за d3.
К примеру, две разные MA всегда будут зависимы. Но если взять две MA таких, что вторая сдвинута в прошлое на период первой, то система из первой MA и их разницы будет независимой.
Это очень похоже на нахождение пространства вложения N и временной задержки Tau хаотических процессов, только там "набор" - вектор для одной точки видоизмененного многомерного пространства - составляется из N не последовательных отсчетов исходного временного ряда, а с шагом Tau. Первоисточник. Авторы использовали данный алгоритм для нейросетевого прогнозирования, но суть одна и та же - независимость предикторов - она нужна там на входе сети точно также, как в нашей статистической формуле.
Это очень похоже на нахождение пространства вложения N и временной задержки Tau хаотических процессов, только там "набор" - вектор для одной точки видоизмененного многомерного пространства - составляется из N не последовательных отсчетов исходного временного ряда, а с шагом Tau. Первоисточник. Авторы использовали данный алгоритм для нейросетевого прогнозирования, но суть одна и та же - независимость предикторов - она нужна там на входе сети точно также, как в нашей статистической формуле.
Спасибо, что заметили опечатку. Там должен быть "+", а не минус "-" https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D0%BF%D0%B0%D0%BC%D0%B0
Исправим
Это опечатка, внесенная редактором между 3-ей и 4-ей ревизией. В 3-ей формулы написаны еще мной текстом - там все правильно, а в 4-й - формула уже в виде картинки и с ошибкой.
Как пофиксить что бы что-нибудь заработало? ) не компилируется эксперт, МТ5
code generation error 1и зачем так писать код с кучей ворнингов?
По поводу code generation error - как всегда - в СД.
Предупреждения можно убрать, специально я их не плодил, просто куча унаследованного кода, но сейчас я от MQL отошел - желающие могу оптимизировать, исходник есть.