Marktprognose basierend auf makroökonomischen Indikatoren - Seite 11
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Vielleicht rührt diese Naivität daher, dass dieses Modell nicht umgesetzt wurde?
Warum haben Sie es noch nicht umgesetzt?
Ich erinnere mich, dass vor ein paar Jahren die Suche nach Fortgeschrittenen in aller Munde war. Zu dieser Zeit konnte man nicht nur mql lernen, sondern ein Ass werden.
Es ist unmöglich, eine anfänglich nichtstationäre Reihe in eine entsprechende stationäre Reihe umzuwandeln. Es ist möglich, die ursprüngliche Reihe auf verschiedene Weise zu manipulieren, aber man muss sich darüber im Klaren sein, dass das Ergebnis nicht unbedingt mit der ursprünglichen Reihe übereinstimmt. Das passiert, wenn man eine "Umwandlung einer nicht-stationären Reihe in eine stationäre Reihe" vornimmt.
Warum ist das unmöglich? Das ist durchaus möglich und wird schon seit Jahrzehnten praktiziert. Der Beweis ist ganz einfach. Wenn es ein Modell mit nicht-stationären Daten gibt:
(1) y = f(x1,x2,...)
dann muss es ein Modell für transformierte (differenzierte) stationäre Daten geben
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
Wobei dy, dx1, dx2 ... sind unsere stationären Daten. Die Rückumwandlung in nicht-stationäre Daten ist recht einfach:
y[i] = y[i-1] + dy
Die Suche nach Modellen (1) für nicht-stationäre Daten ist recht schwierig. Die Suche nach Modellen (2) für stationäre Daten ist viel einfacher. Lassen Sie mich auch versuchen, dies auf einfachere Weise zu erklären. Wenn ich Ihnen den Wert der Bruttoproduktion für ein bestimmtes Quartal gebe, im Inland 100 Milliarden Dollar (nicht-stationärer Input x1), können Sie dann den Dow-Jones-Index vorhersagen (nicht-stationärer Output y)? Keiner auf der Welt kann ein solches Problem lösen. Und wenn ich Ihnen sage, dass die Bruttoproduktion um 5 % gesunken ist (dx1), können Sie dann die Veränderung des Dow-Jones-Index im gleichen Zeitraum vorhersagen (dy)? Dies ist wesentlich einfacher, da die absoluten Werte der Bruttoproduktion und des Indexes nicht bekannt sein müssen. Zumindest das Vorzeichen der Indexveränderung (Minus) kann mit 100 %iger Genauigkeit vorhergesagt werden. Und wir brauchen sie einfach viel mehr, um Geld zu verdienen, als den absoluten Wert des Dow, 15000 oder 18000 zu kennen.
Obwohl ich nicht bestreite, dass es für Raketenwissenschaftler sehr wichtig ist, nur die Position des Ziels zu kennen, nicht aber die Abstufungen des Ziels, um das Ziel treffen zu können. Vielleicht ist es deshalb für Raketeningenieure so schwer, auf dem Markt Geld zu verdienen: Sie können sich nicht von ihrer Vorstellung vom Preis als beweglichem Ziel lösen :)
Ich habe mein Modell zur Vorhersage des BIP-Wachstums ausprobiert. Das Ergebnis war ziemlich gut: Das Modell fand mindestens 3 Prädiktoren, von denen jeder die Genauigkeit der Vorhersagen erhöhte. Die blaue Linie unten ist die tatsächliche Veränderung des BIP, die rote Linie ist die Vorhersage ohne Blick in die Zukunft:
Das Modell prognostiziert das BIP-Wachstum für das laufende (Q1 2015) und das nächste (Q2 2015) Quartal. Der Markt dürfte ebenfalls steigen.
Ich habe mein Modell zur Vorhersage des BIP-Wachstums ausprobiert. Das Modell fand mindestens 3 Prädiktoren, von denen jeder die Genauigkeit der Vorhersagen erhöhte. Die blaue Linie unten ist die reale BIP-Veränderung, die rote Linie sind die Prognosen ohne Blick in die Zukunft:
Das Modell prognostiziert das BIP-Wachstum für das laufende (Q1 2015) und das nächste (Q2 2015) Quartal. Der Markt dürfte ebenfalls steigen.
Was bedeutet "Vorhersagen ohne Vorausschau"? Ist dieser Abschnitt ein Vorwärtsmodelltest?
Ja, Vorwärtstest. Aber auch der Vorwärtstest kann überlistet werden, wenn die Prädiktoren mit dem Wissen der gesamten Geschichte ausgewählt werden. So finden Sie zum Beispiel viele Artikel, in denen bestimmte Marktprognosen empfohlen werden, wie das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts, die Arbeitslosenquote, der Verbraucherpreisindex usw. Und dann die Vergangenheit auf der Grundlage dieser Vorhersagen vorhersagen, ohne zu erkennen, dass diese Vorhersagen auf der Grundlage der gesamten verfügbaren Geschichte empfohlen wurden. In meinem Fall werden die Prädiktoren und das Modell nur auf der Grundlage von Daten bis zu dem vorhergesagten Quartal ausgewählt.
Noch einmal: Wie ist dieses Diagramm aufgebaut? Haben Sie ein Modell genommen, das vor dem Jahr 2000 erstellt wurde, und es ohne erneutes Training auf diese Daten angewandt oder was?
Um wie viele Werte vorwärts?
1)
Warum ist das unmöglich? Das ist durchaus möglich und wird schon seit Jahrzehnten praktiziert. Der Beweis ist ganz einfach. Wenn es ein Modell mit nicht-stationären Daten gibt:
(1) y = f(x1,x2,...)
dann muss es ein Modell für transformierte (differenzierte) stationäre Daten geben
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
Wobei dy, dx1, dx2 ... sind unsere stationären Daten. Die Rückumwandlung in nicht-stationäre Daten ist recht einfach:
y[i] = y[i-1] + dy
2)
Die Suche nach Modellen (1) für nicht-stationäre Daten ist recht schwierig. Die Suche nach Modellen (2) für stationäre Daten ist viel einfacher. Lassen Sie mich auch versuchen, dies auf einfachere Weise zu erklären. Wenn ich Ihnen den Wert der Bruttoproduktion für ein bestimmtes Quartal gebe, im Inland 100 Milliarden Dollar (nicht-stationärer Input x1), können Sie dann den Dow-Jones-Index vorhersagen (nicht-stationärer Output y)? Keiner auf der Welt kann ein solches Problem lösen. Und wenn ich Ihnen sage, dass die Bruttoproduktion um 5 % gesunken ist (dx1), können Sie dann die Veränderung des Dow-Jones-Index im gleichen Zeitraum vorhersagen (dy)? Dies ist wesentlich einfacher, da die absoluten Werte der Bruttoproduktion und des Indexes nicht bekannt sein müssen. Zumindest das Vorzeichen der Indexveränderung (Minus) kann mit 100 %iger Genauigkeit vorhergesagt werden. Und wir brauchen sie einfach viel mehr, um Geld zu verdienen, als den absoluten Wert von dy, 15000 oder 18000 zu kennen.
3)
Obwohl ich nicht bestreite, dass es für Raketeningenieure sehr wichtig ist, nur die Position des Ziels zu kennen und nicht die Abstände zwischen den einzelnen Schritten des Ziels, um das Ziel zu treffen. Vielleicht ist das der Grund, warum es Raketenwissenschaftler so schwer haben, auf dem Markt Geld zu verdienen: Sie können sich nicht von der Vorstellung lösen, dass der Preis ein bewegliches Ziel ist :)
1) Das ist - gelinde gesagt - Quatsch.
2) Zeigen Sie es anhand eines konkreten Beispiels. Zum Glück gibt es genügend Reihen im Terminal, die alle nicht stationär sind. Wie würde die umgewandelte Serie Ihrer Meinung nach aussehen? Stationär?
3) Raketenwissenschaftler kennen sich aus.
Denken Sie daran, was sie sind
1) stationärer Zufallsprozess
2) nicht-stationärer Zufallsprozess
und was ist der Unterschied zwischen ihnen.
2) Demonstrieren Sie anhand eines konkreten Beispiels. Glücklicherweise gibt es im Terminal eine Vielzahl von Reihen, die alle nicht stationär sind. Wie würde die umgewandelte Serie Ihrer Meinung nach aussehen? Stationär?
Noch einmal: Wie ist dieses Diagramm aufgebaut? Haben Sie ein Modell genommen, das vor dem Jahr 2000 erstellt wurde, und es ohne erneutes Training auf diese Daten angewendet, oder wie?
Um wie viele Werte vorwärts?
Das Beispiel finden Sie in meinem ersten Beitrag. Was den Rest Ihres Beitrags betrifft, so sollten Sie Ihre Schlussfolgerungen wenigstens ein wenig untermauern, sonst sieht es aus wie ein Streit mit einem Fünftklässler.
Nun, ich werde mich nicht aus meiner Höhle der 5. Klasse rühren... ;))
Ich möchte nur feststellen, dass dies Ihre Behauptung aus dem ersten Beitrag ist
gpwr:
Ohne Stationarität wird kein Modell funktionieren.
gilt nur für die begrenzte Klasse von Modellen, die "Ihre Universitäten" Ihnen beigebracht haben.
Aber diese begrenzte Klasse schränkt die Menge aller möglichen Modelle überhaupt nicht ein.
Aus dem ersten Beitrag geht hervor, dass eine Menge Arbeit geleistet wurde. Und, wie ich finde, nicht wenig hilfreich. Viel Glück!