贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA？ - 页 34

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价格是否取决于时间，这是一个哲学问题。就像先有鸡还是先有蛋（不是这个意思，但风格相同）。
 
Dmitry Fedoseev:
价格是否取决于时间，这是一个哲学问题。就像先有鸡还是先有蛋一样（不是说这个，而是同出一辙）。
太晚了，我已经发布了模型
 
Dmitry Fedoseev:

瓦西里，我很抱歉。但这种正常分布的东西很烦人。对不起，我问了一个不谨慎的问题，你是不是在某个地方被僵尸化了，你就像一个正态分布的副本？你们中只有一个人能够说得通，而不像所有的蛊惑者。

迪米特里，你误解了我。我决不是在为正态分布伸长脖子。我并不关心市场是否正常。只是他们的模型要求它是一个必要条件，但不是充分条件。这个条件没有得到满足，这也是不能使用这些模型的原因之一。
 
Vasiliy Sokolov:
迪米特里，你误解了我。我决不是把我的喇叭插在正态分布上。我并不关心市场是否正常。只是他们的模型要求它是一个必要条件，但不是充分条件。这个条件没有得到满足，这也是不能使用这些模型的原因之一。

THEIR模型要求模型的残差分布具有正态性。

你为什么要撒谎？

 
Дмитрий:

破译还是不破译？

自变量是时间。

依赖的是欧元兑美元，D1。

R^2 = 0.49708851

R = 0.70504504

R^2根本就不算什么。迪米特里选择了一个随机的情节或一个弱的趋势。在随机行走上，结果的有效性可以被证明要高得多，但只是在某一情节上。在不同的地块上，结果会有很大不同。

迪米特里，让我们演示另一个实验：将相同的欧元兑美元分成足够数量的N段。对它们中的每一个进行测试，并向我们展示近似质量估计值向某个重要值的收敛情况。

 
Vasiliy Sokolov:

R^2根本不关乎什么。迪米特里选择了一个随机的情节或一个弱的趋势。在随机行走中，结果的有效性可以被证明要高得多，但只是在某个情节上。在不同的地块上，结果会完全不同。

迪米特里，让我们尝试另一个实验：把同样的欧元兑美元分成足够多的N段。对它们中的每一个进行测试，并向我们展示近似质量估计值向某个重要数值的收敛情况。

)))))

这是8年的数据！！！。1700个观察值!

该死的 "随机网站" .......

 
如果R^2什么都不是，我们在这里还能谈什么呢....
 
Дмитрий:

)))))

这是8年的数据！！。1700个观察值!

该死的 "随机网站" .......

再一次，你的R2非常低。到目前为止，你已经表明市场并不符合你所选择的模式。如果你在那里 "证明 "了什么，那也只是为了你自己。干得好!我羡慕你，因为天真是通往幸福的最简单的方式。）
 
Vasiliy Sokolov:
再一次，你的R2非常低。到目前为止，你已经表明市场并不符合你所选择的模式。如果你在那里 "证明 "了什么，那也只是为了你自己。干得好!我很羡慕你，因为天真是通往幸福的最简单的方式:)

)))))

R^2已经 "非常低 "了吗？

是否有关联性？

 
Vasiliy Sokolov:
再一次，你的R2非常低。到目前为止，你已经表明市场并不符合你所选择的模式。如果你在那里 "证明 "了什么，那也只是为了你自己。干得好!我很羡慕你，因为天真是通往幸福的最简单的方式:)

好吧，你身上有更多的R^2。

日元 多重R = .80447629 F = 3070.657

R? = .64718209 df = 1.1674

病例数：1676 调整后的R=0.64697133 p=0.000000

估计数的标准误差：8.974991583

截距：-633.7672045 标准误差：13.16495 t( 1674) = -48.14 p = 0.0000


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