Marktprognose basierend auf makroökonomischen Indikatoren - Seite 41
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Wie meinen Sie das? Ich habe die globale Krise bereits 2007 vorhergesagt.
Alle "Vorhersagen" in diesem Leben sind NICHTS wert - nur Geld ist etwas wert.
Haben Sie mit dieser Vorhersage eine Million verdient?
Es gibt Millionen von Menschen auf der ganzen Welt, die etwas "vorausgesagt" haben - nur wenige haben damit Geld verdient.
Ich war mir sicher - ich hätte meine Wohnung verpfänden und mich für alles öffnen sollen.
Alle "Vorhersagen" in diesem Leben sind NICHTS wert - nur Geld ist etwas wert.
Haben Sie mit dieser Vorhersage eine Million verdient?
Es gibt Millionen von Menschen auf der ganzen Welt, die etwas "vorausgesagt" haben - nur wenige haben damit Geld verdient.
Ich war mir sicher - ich hätte meine Wohnung verpfänden und mich für alles öffnen sollen.
Kosak, deine Gier stinkt nach Goldman Sachs. Du solltest dich wenigstens irgendwie verkleiden, weißt du -.....
Nicht alles wird in Geld gemessen. Das können Sie nur verstehen, wenn Sie Wirtschaftswissenschaftler oder Händler werden.
Kosak, deine Gier stinkt nach Goldman Sachs. Du solltest dich wenigstens irgendwie verkleiden, weißt du -.....
Nicht alles wird in Geld gemessen. Sie werden es nur verstehen, wenn Sie Wirtschaftswissenschaftler oder Händler werden.
)))
Man kann kein Händler sein, ohne alles in Geld zu messen!
Sie können ein Wirtschaftswissenschaftler sein, aber kein Trader.
Wenn Sie alles im Jahr 2007 eröffnet hätten, wären Sie im Herbst 2008 vom Markt verschwunden.
Rauswerfen -
BIP = 144,1876*COL83
BIP = COL226
BIP = COL739
BIP = 62 + COL1128
BRUTTOINLANDSPRODUKT = 0,001*COL1168
usw...
(COL83 = Spalte 83)
Ich habe nicht viel gegraben (weniger als Matlab gesucht)))
Export aus Matlab mit Trennzeichen ; = dlmwrite('myfile',Data,';')
Nach einer Vermutung sind zwei Modelle 1 Pixel voraus (rot und grün).
Rechte Seite der vertikalen Linie = Anwendung der Modellierer auf neue Daten...
Die Daten sind, gelinde gesagt, nicht besonders gut. + Zu viel Zeug.))
Ablegen -
BIP = 144,1876*COL83
BIP = COL226
BIP = COL739
BIP = 62 + COL1128
BRUTTOINLANDSPRODUKT = 0,001*COL1168
usw...
(COL83 = Spalte 83)
Ich habe nicht viel gegraben (weniger als Matlab gesucht)))
Export aus Matlab mit Trennzeichen ; = dlmwrite('myfile',Data,';')
Hopscotch die beiden Modelle 1 nb vorwärts (rot und grün).
Rechte Seite der vertikalen Linie = Anwendung der Modelle auf die neuen Daten...
Nun, es ist Frühling, der Bär ist wach, hungrig ...
Soll ich Ihnen zeigen, wie der S&P500 im Jahr 2008 während des negativen BIP-Wachstums gefallen ist, oder wollen Sie es selbst sehen?
Gehen Sie zum Anfang des Threads und lesen Sie über meine Ziele - die Vorhersage von Crashs und die Vermeidung von Long-Positionen, bevor sie eintreten. Ich bin nicht am Handel interessiert, daher verwende ich vierteljährliche Daten. Die Hauptsache ist der Kapitalerhalt. Und wie der S&P500 um seine Trends schwankt, ist für mich uninteressant.
>> Weg mit der funktechnischen Arroganz, alle Ökonomen für Idioten zu halten... Wie kommen Sie darauf, dass Sie der Einzige sind, der diese Tausende von Wirtschaftsindikatoren liest? Sie lesen sie auch.
Ich glaube nicht, dass sie alle Idioten sind, aber die meisten von ihnen sind es. Sie postulieren Dinge, die kommen werden, oder sie sagen ständig eine Rezession voraus, bis sie eintritt, und dann erklären sie sich selbst zu Genies. Bisher hat kein einziger Wirtschaftswissenschaftler den Crash von 2008 vorhergesagt, also, ja, Idioten, bis auf ein paar. Die Fed Bank verwendet ihr SDGE-Modell mit 16 allgemein anerkannten Indikatoren, um die Wirtschaft vorherzusagen, und dieses Modell ist dumm. Und wahrscheinlich haben Sie noch nicht einmal von einem solchen Modell gehört.
Das hat nichts mit Funktechnik und Korrelation zu tun. Ich verwende keine funktechnischen Methoden, aber ich sehe auch keinen Schaden darin. Sie sind insofern arrogant, als Sie nicht zulassen, dass es Analysemethoden und Modelle gibt, die sich von den in der Wirtschaft allgemein akzeptierten unterscheiden. Die Fortschritte der Modellierung und des maschinellen Lernens in anderen Wissenschaftszweigen zu ignorieren, ist Arroganz oder sogar Dummheit, da es keine neuen Entdeckungen zulässt.
Richtig, es gibt keine Behörden, die an vorderster Front stehen. Respekt und Achtung vor Autoritäten, aber man sollte mit dem Kopf denken und alles anzweifeln, auch wenn man sich sicher ist, einen kleinen Prozentsatz Zweifel lassen, und dann kann dieser kleine Prozentsatz plötzlich zu einem Durchbruch führen.
Das Mem "während des negativen BIP-Wachstums" ist ein Genuss :))))
Nicht schlecht für den Anfang. Auf welches Jahr bezieht sich die vertikale Linie? Und wie viele Prädiktoren sind in den Modellen enthalten?
Ich habe Modelle für die ersten 100 Beobachtungen erstellt. Es stellt sich heraus, dass 104, und mit 105 bereits OOS ist. Grün - sehr einfach, 6-7 Prädiktoren ohne Transformation. Der rote kostet doppelt so viel.
+ Ich habe absolute Werte und Sinus usw. genommen, und das ist auf dem LSS sichtbar, es beginnt zu stürmen)))) In beiden (für Stabilität) - keine Koeffizienten, nur einfache Formeln
zwischen den verwendeten Prädiktoren. Nicht normalisiert, um die ersten Unterschiede (Inkremente) dann gebracht, um es deutlicher sichtbar zu machen, wo ein Makel. Die Beobachtungen sind unzureichend, es sollten
Um ein Modell mehr oder weniger "physikalisch sinnvoll" zu gestalten. Wie - Arbeitslosigkeit und (oder) blah-blah-blah, ihre Beziehung ... usw. Versucht, gescheitert))) Wenn mit einer Umschulung auf
Bei jeder Beobachtung (Quartal), wie Sie es tun, ist es egal, was Sie eingeben, solange es einen Schnitt gibt. Soweit ich das verstanden habe, nimmt sich das Raster selbst auf, trotzdem werden die Daten
es ist besser, die Daten vorher zu löschen...
Mein Matlab-Code entfernt zunächst die Prädiktoren, die NaN in der simulierten Geschichte haben, dann konvertiert alle Daten durch die gleiche Methode, dann läuft durch alle die Geschichte versucht jeder der 2 Tausend Prädiktoren und ihre verzögerten Versionen für die Vorhersagefähigkeit der Vergangenheit Zukunft, berechnet die kumulierten Vorhersagefehler der einzelnen Prädiktoren und schließlich gibt eine Liste der Prädiktoren sortiert nach ihrem Fehler. Wenn man dies für jeden vergangenen Moment in der Geschichte macht und die besten Prädiktoren nimmt und die Zukunft vorhersagt, ist das Ergebnis für ein paar Jahre ziemlich anständig, bis eine Rezession eintritt. In solchen Zeiten sagen die besten Prognostiker der Vergangenheit den Rückgang des BIP nicht gut voraus und werden durch neue Prognostiker ersetzt. Und so geht es weiter, bis eine neue Rezession eintritt. Ob es eine allgemeingültige Formel für die Abhängigkeit des BIP von einigen wichtigen Prognostikern gibt, weiß ich nicht. Wenn wir weitere hundert Jahre Geschichte hinzufügen, haben wir am Ende dieser hundert Jahre eine Liste von Prognostikern, die alle Rezessionen mehr oder weniger gut vorhergesagt haben, aber wenn die nächste Rezession kommt, können sie wieder durch neue Prognostiker ersetzt werden.
Intuitiv Prädiktoren auszuwählen ist ebenfalls falsch. Ist zum Beispiel die Arbeitslosenquote ein vorlaufender oder nachlaufender Prädiktor? Führt eine hohe Arbeitslosenquote zu einer Rezession oder umgekehrt eine Rezession zu einer hohen Arbeitslosenquote? Ich habe den Eindruck, dass eine Rezession eine hohe Arbeitslosigkeit verursacht, so dass die Verwendung der Arbeitslosigkeit zur Vorhersage von Rezessionen keine Option ist. Die Entscheidung über die Verwendung von Prädiktoren im Modell wird jedoch von meinem Code auf der Grundlage der kumulierten Vorhersagefehler getroffen. Bisher spielen in meinem Modell Prädiktoren, die auf privaten Investitionen in den Wohnungsbau und dem Binnenkonsum basieren, die Hauptrolle. Dies ist wahrscheinlich logisch, da Häuser und Geräte einen großen Teil des BIP ausmachen. Wenn die Menschen keine Häuser, Kühlschränke und Fernseher kaufen, geht die Produktion zurück, das BIP sinkt, die Fabriken entlassen Arbeiter, die Arbeitslosigkeit steigt, der Konsum sinkt noch mehr. Republikaner und Demokraten wollen das Land auf unterschiedliche Weise aus der Rezession führen. Die Demokraten geben der Niedriglohnbevölkerung Geld (Gutscheine), um ihren Konsum zu steigern oder fördern die Einwanderung, um eine neue Konsumgesellschaft zu schaffen. Die Republikaner argumentieren, dass ein einmaliger Zuschuss von 500-700 Dollar für arme Familien es ihnen nicht ermöglichen wird, ein neues Haus oder Auto zu kaufen und die Wirtschaft voranzubringen. Sie ziehen es vor, den Armen Geld zu geben, indem sie die Steuern, insbesondere auf Investitionen, senken. Ihre Theorie ist, dass die Reichen, indem sie durch niedrigere Steuern mehr Geld sparen, teurere Dinge kaufen (Häuser, Autos usw.), was den Konsum dort erhöht, wo es darauf ankommt, oder sie werden das Geld in Unternehmen investieren, was die Arbeitslosigkeit verringert, die Zahlungsfähigkeit erhöht und den Konsum steigert. Die Reaganomics basierten auf dieser Erkenntnis.
1. Berechnen Sie die relativen Geschwindigkeiten: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. Durch diese Umwandlung werden die Daten automatisch normalisiert, es ist kein Blick in die Zukunft erforderlich, es muss nichts weiter getan werden. Ein großes Problem besteht jedoch bei Null-Daten (x[i-1]=0) und negativen Daten, und davon gibt es bei Wirtschaftsindikatoren viele.
2. Berechnung der Inkremente d[i] = x[i] - x[i-1]. Diese Transformation kümmert sich nicht um Null und negative Daten, aber die Inkremente wachsen mit der Zeit für exponentiell wachsende Daten wie das jährliche Bruttosozialprodukt. D.h. die Varianz ist nicht konstant. Zum Beispiel kann man die Beziehung zwischen den GWP-Inkrementen und der Arbeitslosenquote nicht darstellen, weil die Arbeitslosenquote innerhalb eines Bereichs mit konstanter Varianz schwankt, während das GWP exponentiell wächst, mit exponentiell zunehmender Varianz. Die Inkremente müssen also auf die zeitlich veränderliche Varianz normiert werden. Letzteres zu berechnen ist jedoch nicht einfach.
3. Entfernen Sie aus den Daten den z. B. mit dem Hodrick-Prescott-Filter berechneten Trend und normalisieren Sie das hochfrequente Residuum durch die zeitlich veränderliche Varianz und verwenden Sie es als Modelleingabe. Das Problem dabei ist, dass der Hodrick-Prescott-Filter und andere Filter, die auf Polynom-Anpassung beruhen(Savitzky-Golay-Filter, Lowess usw.), vorausschauen. Mooving verzögert die Daten und ist ungeeignet für die Beseitigung von Trends, insbesondere bei exponentiell wachsenden Daten.
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