Bayesian regresyon - Bu algoritmayı kullanarak Uzman Danışman yapan var mı? - sayfa 30
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Kontrol. Bir mat ile normal dağılım kullanırken, Bayes teoremine göre olasılığın maksimum olduğu a ve b katsayılarını alan bir program yaptım. ax+b'ye eşit beklenti.
Güzel! Şüphesiz.
Onu inşa etmek mümkündür. Ama bunu Bayes formülünde nasıl uygulayabiliriz?
Kapanış fiyatları için tamponlarla benzer bir gösterge yaptım. Hesaplanan alanın tamamını 10 parçaya böldü. Danışmanda benzer bir algoritma uygulamaya çalıştım. Nedense etkilenmedim.
Ne ile nasıl pişirilir ...?
Yoğunluk, fiyatların kendisi değil, artışlarıdır.
Bayes analizinde, dedikleri gibi, en zor şey önceki olasılığı belirlemektir. Forex ile ilgili olarak, bunun böyle olduğuna inanıyorum.
Sıfır çubuğunun sağında yer alan verilerin özelliklerini bilmiyoruz. İleride ne var? Bilinmeyen bir fiyat dağılımı, normal dağılıma benzer bir artış dağılımı, bir Laplace dağılımı veya başka bir şey. Apriori olasılık (olasılık fonksiyonu) olarak aldığımız dağılımdan, Bayes formülüne göre elde edilen olasılık bağlı olacaktır. Önceki olasılık ne kadar makul olursa, hesaplamalarımız gerçeğe o kadar yakındır.
Güzel! Şüphesiz.
Bakmaya değer, trendin başında karşılaştırarak bir fark olabilir.
Sayesinde. Bunu nadiren duyuyorsunuz.
En küçük kareler yöntemini kullanarak katsayıları hesaplamadım. Göstergeyi kod tabanından aldım. Bu göstergede hesaplamanın kapanış fiyatlarına dayanmasına ve "Bayes" yöntemimde hesaplamanın OHLC'nin ortalama değerine dayanmasına rağmen, tesadüf neredeyse% 100'dür.
Kapanış fiyatları için tamponlarla benzer bir gösterge yaptım. Hesaplanan alanın tamamını 10 parçaya böldü. Danışmanda benzer bir algoritma uygulamaya çalıştım. Nedense etkilenmedim.
Ne ile nasıl pişirilir ...?
Aynı programı Almanca DAX'ta Expert Advisor olarak kullandım. Hiçbir şey gibi sakin bir pazarda. Ama bir VW yakalanır yakalanmaz, Draghi bir şeyi ağzından kaçırır, Kuzey Koreliler bir termonükleer bombayı test eder, Gauss çanları hemen kırılır, en büyük tik hacmine sahip fiyat aralıkları artık fiyatı etkilemez.
Pekala, o kadar korkutucu değil. Bu tür haberler nadirdir. Hacim ile denemem gerekecek.
Bazı formülleri anlayamadığım farklı bir problemim var; orada cebirsel işaretleri anlamanız gerekiyor.
Apriori olasılık (olasılık fonksiyonu) olarak aldığımız dağılımdan, Bayes formülüne göre elde edilen olasılık bağlı olacaktır. Önceki olasılık ne kadar makul olursa, hesaplamalarımız gerçeğe o kadar yakındır.
Peki ya önceki yazınız?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
Peki ya önceki yazınız?
https://www.mql5.com/ru/forum/72329/page14
Bu yazı bunu doğruluyor. Normal bir dağılım var ama kâr olarak kimse bilmiyor.
Kontrol. Bir mat ile normal dağılım kullanırken, Bayes teoremine göre olasılığın maksimum olduğu a ve b katsayılarını alan bir program yaptım. ax+b'ye eşit beklenti.
Algoritma, Bayes formülü P(a,b|x,y)=P(x,y|a,b) kullanılarak y=ax+b satırlarının olası a ve b değerlerine göre sıralamaya indirgendi. )*P(a)*P(b )/P(x,y); (1)
Olabilirlik fonksiyonu P(x,y|a,b) olarak mat için normal dağılım formülünü aldık. bekleyen balta+b. Bayes formülüne göre maksimum olasılık ölçüsünün standart sapma ile ters orantılı olduğu ortaya çıktı.
A ve b katsayıları (Bayes teoremine göre olasılığın maksimum olduğu) üzerine inşa edilen düz çizgi (kırmızı çizgi), kod tabanından doğrusal regresyonun aynı göstergesiyle (sarı çizgi) neredeyse çakıştı.
Dmitry Fedoseev, Vladimir ve diğer "Kopenhaglar" haklıydı.
Aynı şey ortaya çıktı, ayrıca Bayes formülü kullanılarak a,b x ve y yazışmalarının bir olasılık ölçüsü elde edildi. Bu durumda (doğrusal bağımlılık, y'nin normal dağılımı, a ve b'nin düzgün dağılımı), standart sapma ile ters orantılı olduğu ortaya çıktı. Belki bu önlem analizde faydalı olacaktır.
Son zamanlarda bir makale vardı - belki onu faydalı bulacaksınız ...
https://habrahabr.ru/company/itinvest/blog/277337/