Bayesian regresyon - Bu algoritmayı kullanarak Uzman Danışman yapan var mı? - sayfa 9
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
peki, o zaman gidip kendini asmalısın, lanet olası sızlanma, anlamıyorum? ...... kaybedenler mi? Kâr için nasıl ticaret yapacağınızı bilmiyor musunuz? SONRA BURADA FORUMDA NE YAPIYORSUNUZ???? git fabrikada somunları bileyle ya da başka bir şey yap ..
Bunu zaten söyledim .. ticaretten para kazanmanın mümkün olduğuna inanmasaydım (mutlaka forex, genel olarak borsada), bu forumu bir daha asla ziyaret etmezdim !!..ne için? ?
ama ben .. ve kazanabilirim .... tahmin .... sürekli ve istikrarlı ... yıllarca ...% büyük değil (çünkü ben gerçekçiyim) ama yapıyorum ... iyi ... ne olmuş? sorusu olan?
Evet, bir şekilde acı çektin. İsim artı eroin aramaya başladılar. Bu bir forum profili değil. Hayat ne için? İnsanlığın ilk kitaplarında yazılıdır. Diğer kitaplar sadece konuşmadır.
gerçek müminler kendilerini yukarı çekti))...... Tevrat ve yeni z ile ilgili değil. konuşma? eğer ilk kitaplar değilse ve hatta daha da önemlisi en önemli değillerse .... ve daha da fazlası en ilginç ve akıllı değillerse ... İncil berbat .....
Bu ilginç bir şey.
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.
ve fiyat serileri ve artışlar için, 3a,3b koşulları karşılanmaz - varyans her gün farklıdır, hatalar ilişkilidir ...
Şube yazarının ilk gönderisinde pdf formatında formüller içeren bir açıklama var. Uygun bir çeviri bulun. https://www.mql5.com/go?http://arxiv.org/pdf/1410.1231.pd
Ve zorluk nedir? Google iyi çeviriyor... :)
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 çekenler için daha iyi, yanlış çıkışları izleyen, bir pozisyon toplayan-biriktiren ve..... geri kalanı forumun çoğu tarafından bilinmiyor ( bu bir ATM'de banknot alıyor)
biz uçarız siz sürünürsünüz aptallar sizi aptallar......
Geriye topluma eşitlik sunmak kalıyor.
Belki de gerçekten iyi bir sezgisel tüccarsınız...
Bir profesörün dediği gibi: "Temel teori yapmak için çok aptal olmalısınız." İlginçse ve uzun vadede kâr vaat ediyorsa neden olmasın?
Google çevirir:
TR Strateji, gerçek bir veri izine karşı çalıştırıldığında 60 günden daha kısa bir sürede yatırımı neredeyse ikiye katlayabilir.
I. Bayes regresyon problemi. Bir regresyon sorusu düşünün: bazı sabit q ≥ 1 için Xi ∈ Rd, y ∈ R ile 1^r^n üzerinde n eğitim etiketli veri noktası (Xi, Yi) verildi. Amaç, bilinmeyeni tahmin etmek için bu eğitim verilerini kullanmaktır. verilen x ∈Rd için y ∈R etiketleri. Klasik yaklaşım. Parametrik olmayan istatistiklerden standart yaklaşım (örneğin bkz. [3]), aşağıdaki formun bir modelini varsaymaktır: etiketli veriler y = f(x) + ? nerede ? gürültüyü temsil eden bağımsız bir rastgele değişkendir, genellikle ortalaması 0 ve (normalleştirilmiş) varyansı 1 olan Gauss olduğu varsayılır. n gözlemden (x1, y1), ..., (xn, yn) elde edilen pH'ı tahmin etmek için regresyon kaynar. ve onu gelecek tahmini için kullanma. Örneğin, P (x) = xTθ * ise, yani. F'nin doğrusal bir fonksiyon olduğu varsayılırsa, v * veya n'yi tahmin etmek için klasik en küçük kareler tahmini kullanılır: θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1)
Bu, şubenin yazarının ilk gönderisinden. Ama nasıl çarpık. Bu arada, kimse manuel olarak yazmadan pdf formatındaki çevirmene nasıl metin ekleneceğini bilmiyor mu?
PS F Genel olarak, bu MQL topluluğunun konusuna ve lehçesine aşina olan bir kişinin çevirisini istiyorum.
Google çevirir:
TR Strateji, gerçek bir veri izine karşı çalıştırıldığında 60 günden daha kısa bir sürede yatırımı neredeyse ikiye katlayabilir.
I. Bayes regresyon problemi. Bir regresyon sorusu düşünün: bazı sabit q ≥ 1 için Xi ∈ Rd, y ∈ R ile 1^r^n üzerinde n eğitim etiketli veri noktası (Xi, Yi) verildi. Amaç, bilinmeyeni tahmin etmek için bu eğitim verilerini kullanmaktır. verilen x ∈Rd için y ∈R etiketleri. Klasik yaklaşım. Parametrik olmayan istatistiklerden standart yaklaşım (örneğin bkz. [3]), aşağıdaki formun bir modelini varsaymaktır: etiketli veriler y = f(x) + ? nerede ? gürültüyü temsil eden bağımsız bir rastgele değişkendir, genellikle ortalaması 0 ve (normalleştirilmiş) varyansı 1 olan Gauss olduğu varsayılır. n gözlemden (x1, y1), ..., (xn, yn) elde edilen pH'ı tahmin etmek için regresyon kaynar. ve onu gelecek tahmini için kullanma. Örneğin, P (x) = xTθ * ise, yani. F'nin doğrusal bir fonksiyon olduğu varsayılırsa, v * veya n'yi tahmin etmek için klasik en küçük kareler tahmini kullanılır: θLS ∈argmin θ∈Rd n X i = 1 ( Yi -xt i Q) 2 (1)
Bu, şubenin yazarının ilk gönderisinden. Ama nasıl çarpık. Bu arada, kimse manuel olarak yazmadan pdf formatındaki çevirmene nasıl metin ekleneceğini bilmiyor mu?
PS F Genel olarak, bu MQL topluluğunun konusuna ve lehçesine aşina olan bir kişinin çevirisini istiyorum.