Marktprognose basierend auf makroökonomischen Indikatoren - Seite 3
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Versuchen Sie es. Es gibt keine neuen Wirtschaftsdaten für den Markt
Wenn ich mich an die Soros-Attacke auf das Pfund vor langer Zeit erinnere, reagierte der Markt auf die Häufigkeit, mit der der Chef der englischen Zentralbank während seiner Rede blinzelte
Versuchen Sie es. Es gibt keine neuen Wirtschaftsdaten für den Markt
Wenn ich mich recht erinnere, reagierte der Markt während des Soros-Angriffs auf das Pfund vor langer Zeit darauf, dass der Chef der englischen Zentralbank während seiner Rede häufig blinzelte
Es gibt einige Fragen zur Problemstellung:
Nun, die Antwort auf die Frage nach der Stationarität (imho): Die Zahlenreihe ist in zwei symmetrische Halbkugeln +- (mit Spiegelsymmetrie an der Null) unterteilt, die wiederum zwei symmetrische Teile mit zentraler Symmetrie an den Punkten 1 bzw. -1 haben. Solange die untersuchte Reihe die Grenzen [-1 : 1 ] nicht verlässt, ist die Reihe stationär, sobald der Wert diese Grenzen verlässt, können wir nicht genau beantworten, zu welcher Region der Wert gehört und ob er lediglich eine Abbildung eines Punktes der stationären Reihe ist. Nur ist die Transformation (wenn wir die Reihe |x|>1 über 1/x in den stationären Zustand bringen) nicht transitiv, was sehr schlecht ist, denn wenn wir einmal eine Vorhersage haben, können wir sie nicht mehr verwenden.
Es gibt einige Fragen zur Problemstellung:
1. Das tut es. Nicht für alle, aber es gibt sie.
2. Und warum? Die überwiegende Mehrheit der makroökonomischen Indikatoren wird von erfahrenen Analysten prognostiziert, und zwar recht erfolgreich, und sie veröffentlichen ihre Prognosen ein oder zwei Wochen im Voraus.
3. der Markt reagiert sowohl auf die Prognose als auch auf die mögliche Abweichung
1. Es gibt sie. Nicht für alles, aber es gibt sie.
2. Und warum? Die überwiegende Mehrheit der makroökonomischen Indikatoren wird von erfahrenen Analysten, die ihre Prognosen ein oder zwei Wochen im Voraus veröffentlichen, recht erfolgreich vorhergesagt.
3. der Markt reagiert sowohl auf die Prognose als auch auf die mögliche Abweichung
Gut, wie sieht dann das Modell aus, das die Reaktion des Marktes sowohl auf die Prognose als auch auf den Prognosefehler in der Ausgabe berücksichtigt?
Es ist offensichtlich (imho), dass es sich um unterschiedliche Modelle handelt, im ersten Fall haben wir es mit Daten aus stationären Reihen zu tun, im zweiten Fall mit Daten aus symmetrischen Bereichen zu stationären Reihen.
Gut, wie sieht dann das Modell aus, das die Reaktion des Marktes sowohl auf die Prognose als auch auf den Prognosefehler beim Ausstieg berücksichtigt?
Es ist (imho) offensichtlich, dass es sich um unterschiedliche Modelle handelt, denn im ersten Fall haben wir es mit Daten aus einer stationären Reihe zu tun, im zweiten Fall mit Daten aus einem symmetrischen Bereich einer stationären Reihe.
Im Idealfall ändert sich die unabhängige Variable(makroökonomischer Indikator) innerhalb desselben Zeitraums zweimal - zum Zeitpunkt der Prognose und zum Zeitpunkt der Ausgabe des Indikators. Oder einmal, wenn sich die Vorhersage als richtig erweist.
Dann ist der Ein-Viertel-Schritt wie in diesem Modell unmöglich. Nur ein Tagesschritt
Im Idealfall ändert sich die unabhängige Variable(makroökonomischer Indikator) im gleichen Zeitraum zweimal - bei der Veröffentlichung der Prognose und bei der Veröffentlichung des Indikators selbst. Oder einmal, wenn sich die Vorhersage als richtig erweist.
Dann ist der Ein-Viertel-Schritt wie in diesem Modell unmöglich. Nur ein Tagesschritt.
Ich sehe da ein Missverständnis, lassen Sie mich das klären:
Wir wissen nicht, welche Vorhersage der Markt berücksichtigt hat, denn diese Vorhersage ist das Ergebnis der Überlegungen von Tausenden von Händlern und Analysten, obwohl wir natürlich einige Vorhersagen als Referenz nehmen können, aber der erste Teil des Marmazon-Balletts besteht darin, die Vorhersage zu berechnen, auf die der Markt reagiert hat, während er auf die Veröffentlichung von Nachrichten wartete.
Mit dem Vorhersageindikator können wir bereits die Marktreaktion auf den Vorhersagefehler bei der Veröffentlichung berechnen. Wir haben g(f(x)-n)-(x+1), wobei f die Funktion ist, die die Kurse in einen Prognoseindikator umwandelt, n der Wert des Indikators am Ausgang ist, g die umgekehrte Umwandlung des Indikators in Kurse ist, x die Kurse vor der Veröffentlichung der Nachrichten sind, x+1 die Kurse nach der Veröffentlichung der Nachrichten sind.
Ich sehe hier eine Art Missverständnis:
Wir wissen nicht, welche Vorhersage der Markt berücksichtigt hat, denn diese Vorhersage ist das Ergebnis der Überlegungen von Tausenden von Händlern und Analysten, obwohl wir natürlich einige Vorhersagen als Referenz nehmen können, aber der erste Teil des Marmazon-Balletts besteht darin, die Vorhersage zu berechnen, auf die der Markt reagiert hat, während er auf die Veröffentlichung der Nachrichten wartete.
Mit dem Vorhersageindikator können wir bereits die Marktreaktion auf den Vorhersagefehler bei der Veröffentlichung berechnen. Wir haben g(f(x)-n)-(x+1), wobei f die Funktion ist, die die Indikator-Kurse in Prognosen umwandelt, n ist der Indikatorwert am Ausgang, g ist die umgekehrte Umwandlung des Indikators in Kurse, x sind die Kurse vor der Nachrichtenveröffentlichung, x+1 sind die Kurse nach der Nachrichtenveröffentlichung.
Die öffentlich verfügbaren Indikatorprognosen entsprechen mehr oder weniger den allgemeinen Markteinschätzungen.
Mit diesen Indikatoren können wir die Marktreaktion berechnen, aber NICHT ÜBERALL und NICHT genau:
1. Der Korrelationskoeffizient für Makroindikator-Kurse ändert sich im Laufe der Zeit und sehr stark, bis hin zum Vorzeichen.
2. Das Problem ist das Vorhandensein von unformalisierten Nachrichten - Gerüchte, mündliche Informationen, politische Informationen usw.
3. mehrere Indikatoren können pro Tag veröffentlicht werden + p.1 + p.2 = Nicht-Stationarität.