Bayesian regresyon - Bu algoritmayı kullanarak Uzman Danışman yapan var mı? - sayfa 7

 
Dmitry Fedoseev :
Peki ya anlamı? Tabii ki, araştırırsanız bulabilirsiniz, piyasaların varlığı sırasında, her biri az çok başarılı bir şekilde bir yere vidalanabilecek birçok farklı gösterge icat edildi.
Amacı yok. sadece bir gerçek)
 

San Sanych Fomenko :

Parti, fiyat serilerine doğrusal regresyon uygulamanın yanlış olduğunu öğretir, çünkü durağan değildirler. :)

 
Mike :
Belirtilen gönderideki yazar, basitçe kötü bir şekilde ifade etti. İstatistiksel paketlerin zaman serilerini işlemek için standart prosedürleri vardır: trend çıkarma, mevsimsel bileşen çıkarma ve fark alma. Yazar ilk demek istedi.

Bu, tüm bölümde birkaç kez tek bir yer değil. biraz okudum En sıkıcı öğrenci ders kitaplarının en kötü geleneğinde bir makale.

Başka bir şey buldum " Daha önce verilen Box-Cox dönüşümünün tüm örnekleri , orijinal dizinin dağılım yasasını normale getirmesi gereken duruma atıfta bulunuyor. ".

Bu yazıya nasıl böyle bir link verdiniz, "normal dağılıma karşı" hareketin taraftarı mısınız? Ya da değil?

 
Dmitry Fedoseev :

Bu yazıya nasıl böyle bir link verdiniz, "normal dağılıma karşı" hareketin taraftarı mısınız? Ya da değil?

Hiç böyle bir şey yazmadım, meslektaşım. :) Yanılıyorsun.
 
СанСаныч Фоменко :

İstatistikleri uygulamaya çalıştığımızda , köşe taşı, temel, bu bilimden bir veya başka bir aracın UYGULANABİLİRLİĞİ sorusudur .

Örneğiniz rastgele değişkenler - sabitler içermiyor. Varyans SADECE rastgele değişkenler için geçerlidir. Sizin özel durumunuzda, istatistikler için benzersiz bir sonuç elde edildi: varyansın hesaplanması, girdi olarak rastgele sayılar değil sabitlerin kullanıldığını gösterdi.

Örneğinizin benzersizliği, doğru ve kolay açıklanabilir sonucun elde edilmesinde yatmaktadır. Genellikle, herhangi bir aracı, örneğin doğrusal regresyon kullanma olasılığını dikkatlice haklı çıkarmazsanız, gerçeklikle ilgisi olmayan ve buna göre pratikte kullanım için tamamen uygun olmayan bir sonuç elde edilecektir: sayılar Olun, görünürler ( sincabı görüyoruz ), ama gerçekte tüm bu sayılar değil! Sadece bir sayı oyunu.

Doğrusal regresyon örneğinde: standart bir algoritma (kendi kendine yapılmayan) regresyon katsayılarını hesaplar ve genellikle en sağdaki sütun, gördüğümüz regresyon katsayılarının gerçekten var olup olmadığını gösterir. En sağdaki sütun 0,5 (%50) sayısını içeriyorsa, basılı sayı olmadığı kesindir. %10 ise, o zaman siste. ve eğer %5'ten azsa, sayılar gerçekten var demektir. Ve buna ancak ondan önce aynı doğrusal regresyonu kullanma OLASILIĞINI haklı çıkarmayı başardıysanız güvenilebilir.

Ve bunların rastgele sayılar olmadığı fikrini nereden aldınız? Rastgele sayılar aniden çift sıra halinde duramaz mı? Repin'in resmini çizebilirler.

Genel olarak, konuşma verilerle ilgili değil, formül hakkında, ne olduğu ve ne anlam taşıdığı hakkındaydı.

 
Dmitry Fedoseev :

Bu yazıya nasıl böyle bir link verdiniz, "normal dağılıma karşı" hareketin taraftarı mısınız? Ya da değil?

Genel olarak, konuşma verilerle ilgili değil, formül hakkında, ne olduğu ve ne anlam taşıdığı hakkındaydı.

Sanki aydan düşmüşler. Sanki dalgaları tanımlamak zormuş gibi. Teknik analizin ve buna bağlı olarak ticaretin ana sorunu , bir trendin belirlenmesidir .

Soru benim için olmasa da. Kendimi tanıtmama izin verin: General Gauss'un ordusunda bir asker. Özel, eğitimsiz.

Şube yazarının ilk gönderisinde pdf formatında formüller içeren bir açıklama var. Uygun bir çeviri bulun. https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf

Kabul ediyorum. Piyasadaki düz veya trendi doğru bir şekilde bilmek mümkün olsaydı, çoğu yüksek frekanslı Uzman Danışman karlı olurdu.

 
Mike :
Bu gönderide, bölüm 5. Trendi Azaltma
https://www.mql5.com/en/articles/363
yazar, artış örneklerinin normal olana oldukça kabul edilebilir bir yaklaşımını gösterir. Ve düz bir çizgide yatmayan noktalar - uzun zamandır onlarla nasıl başa çıkılacağı bilinmektedir: mutlak değerdeki maksimum değerlerin yaklaşık% 7-10'unu numuneden hariç tutmak. Daha sonra Kolmogorov uyum iyiliği testi bile (dağılımın şekline çok duyarlı) örneğin normalliğini gösterir. Hariç tutulan değerlere gelince, bunlar mevcut trendin bozulduğu noktalardır. Bu tekniğin geldiği kaynakta (uzun süre İngilizce bir şeyler okudum, nerede olduğunu hatırlamıyorum), prensipte, trendin kırılma noktaları arasındaki noktalardan artış örneklerinin oluşturulması öneriliyor, ve mevcut eğilim olarak adlandırılması önerilen şey budur.

Bu ilginç bir malzeme.

Önemli bir not: yazar, lineer regresyon ve ANOVA için verilerin normal dağıldığı varsayıldığını yazar. Bu, birçok insanın düşünmeden tekrarladığı çok geniş ve yanlış bir ifadedir. Aslında, model hatalarının normal dağılımı varsayımından bahsediyoruz. Verinin kendisi normal olmayabilir.

 

Bayesian regresyon, lineer regresyon , sinir ağları, evrimsel algoritmalar ..... uh, piyasada enayiler toplumu ne kadar zengin .... ve profesyoneller, bilimsel modellerine inanan aptallar olduğu için nasıl seviniyorlar .... ...... ..)

pazarın basit bir şey olup olmadığının hala net olmaması ne kadar şaşırtıcı... karmaşık algoritmalar - saçmalıyorlar çünkü basitçe alakalı değiller ...
ama hayır -- devam edin, matematikte mastürbasyon yapmayan, ancak direnç destek seviyeleri çeken, yanlış araları izleyen, pozisyonları toplayanlar ve ..... geri kalanı forumun çoğu tarafından bilinmiyor ( bu bir ATM'de banknot alıyor)


biz uçarız ve siz sürünürsünüz aptallar sizi aptallar......

 
Yuri Evseenkov :

Soru benim için olmasa da. Kendimi tanıtmama izin verin: General Gauss'un ordusunda bir asker. Özel, eğitimsiz.

Şube yazarının ilk gönderisinde pdf formatında formüller içeren bir açıklama var. Uygun bir çeviri bulun. https://www.mql5.com/go?link=https://arxiv.org/pdf/1410.1231.pdf

Kabul ediyorum. Piyasadaki düz veya trendi doğru bir şekilde bilmek mümkün olsaydı, çoğu yüksek frekanslı Uzman Danışman karlı olurdu.

İnternette arama yapmanız gerekiyor. Zaten bir çeviri olabilir. Benzer bir şey vardı, ama Rusça. Ve genel olarak, çok fazla metin yok, bir arzu olsaydı tercüme edilebilirdi.
 
nowi :

...

Bir dereceye kadar katılıyorum.