Predicción de mercado basada en indicadores macroeconómicos - página 3
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Hay datos económicos en estas actas, entiendo que se pueden conseguir. Si no es así, tenemos que evaluar estas reuniones de tres maneras - +1/-1/0 - la información para la evaluación se puede tomar de los medios de comunicación como una opción.
Pruébalo. No hay datos económicos nuevos en el mercado
Como recuerdo el ataque de Soros a la libra hace tiempo, el mercado reaccionó a la frecuencia del parpadeo del jefe del banco central inglés durante su discurso
Pruébalo. No hay datos económicos nuevos en el mercado
Si no recuerdo mal, durante el ataque de Soros a la libra hace tiempo, el mercado reaccionó a la frecuencia con la que el jefe del banco central inglés parpadeaba durante su discurso
Hay algunas preguntas sobre el planteamiento del problema:
Bueno, la respuesta a la pregunta sobre la estacionariedad (imho): la serie de números se divide en dos hemisferios simétricos +- (con simetría de espejo en el cero), que a su vez tienen dos partes simétricas con simetría central en los puntos 1 y -1, respectivamente. Mientras la serie estudiada no salga de los límites [-1 : 1 ], la serie es estacionaria, en cuanto el valor sale de estos límites no podemos responder con precisión a qué región pertenece el valor, y si es simplemente un mapeo de algún punto de la serie estacionaria. Excepto que la transformación (si sólo llevamos la serie |x|>1 a estacionaria vía 1/x) no es transitiva, lo cual es muy malo, porque una vez que obtenemos una predicción no podemos usarla.
Hay algunas preguntas sobre el planteamiento del problema:
1. lo hace. No para todos, pero lo hay.
2. ¿Por qué? La gran mayoría de los indicadores macroeconómicos son pronosticados, y con bastante acierto, por analistas experimentados, y ponen sus previsiones a disposición del público con una o dos semanas de antelación.
3. el mercado reacciona tanto a la previsión como a la posible desviación
1. lo hay. No para todo, pero lo hay.
2. ¿Por qué? La gran mayoría de los indicadores macroeconómicos son pronosticados, y con bastante éxito, por analistas experimentados, que ponen sus previsiones a disposición del público con una o dos semanas de antelación.
3. el mercado reacciona tanto a la previsión como a la posible desviación
Genial, entonces ¿cuál es el modelo que tiene en cuenta la reacción del mercado tanto a la previsión como al error de previsión en la salida?
Es obvio (imho) que son modelos diferentes, en el primer caso tratamos con datos de series estacionarias, en el segundo caso tratamos con datos de la región simétrica a la serie estacionaria.
Genial, entonces ¿cuál es el modelo que tiene en cuenta la respuesta del mercado tanto a la previsión como al error de previsión a la salida?
Es obvio (imho) que son modelos diferentes, en el primer caso tratamos con datos de una serie estacionaria, en el segundo caso tratamos con datos de una región simétrica de una serie estacionaria.
En el mejor de los casos, la variable independiente(indicador macroeconómico) cambiará dos veces en el mismo periodo de tiempo: en el momento de la previsión y en el momento de la salida del indicador. O una vez, si el pronóstico resulta ser correcto.
Entonces el paso de un cuarto como en este modelo es imposible. Sólo un paso de un día
En el mejor de los casos, la variable independiente(indicador macroeconómico) cambiará dos veces en el mismo periodo de tiempo: cuando se publique la previsión y cuando se publique el propio indicador. O una vez, si el pronóstico resulta ser correcto.
Entonces el paso de un cuarto como en este modelo es imposible. Sólo un paso de un día.
Veo algún malentendido, permítanme aclarar:
No sabemos qué previsión ha tenido en cuenta el mercado, porque esta previsión es el resultado del pensamiento de miles de operadores y analistas, aunque por supuesto podemos tomar algunas previsiones como referencia, pero de hecho la primera parte del ballet de Marmazón consiste en calcular la previsión a la que ha reaccionado el mercado a la espera de que se produzcan noticias.
Al disponer del indicador de previsión, ya podemos calcular la reacción del mercado al error de previsión en el momento de su publicación. Tenemos g(f(x)-n)-(x+1), donde f es la función que transforma las cotizaciones en indicador de previsión, n es el valor del indicador a la salida, g es la transformación inversa del indicador en cotizaciones, x son las cotizaciones antes del comunicado de prensa, x+1 son las cotizaciones después del comunicado de prensa.
Veo algún tipo de malentendido:
No sabemos qué previsión ha tenido en cuenta el mercado, porque esta previsión es el resultado de las reflexiones de miles de operadores y analistas, aunque por supuesto podemos tomar algunas previsiones como referencia, pero en realidad la primera parte del ballet de Marmazón consiste en calcular la previsión a la que ha reaccionado el mercado a la espera de la noticia.
Al disponer del indicador de previsión, ya podemos calcular la reacción del mercado al error de previsión en el momento de su publicación. Tenemos g(f(x)-n)-(x+1), donde f es la función que transforma las cotizaciones del indicador en previsiones, n es el valor del indicador a la salida, g es la transformación inversa del indicador en cotizaciones, x son las cotizaciones antes de la publicación de la noticia, x+1 son las cotizaciones después de la publicación de la noticia.
Las previsiones de los indicadores disponibles públicamente son más o menos adecuadas a las percepciones generales del mercado.
Teniendo estos indicadores, podemos calcular la reacción del mercado, pero no en todas partes y no con precisión:
1. el coeficiente de correlación de las cotizaciones de los macroindicadores cambia a lo largo del tiempo y de forma muy dramática, hasta el signo.
2. el problema es la presencia de noticias no formalizadas: rumores, información verbal, información política, etc.
3. pueden salir varios indicadores al día + p.1 + p.2 = no estacionariedad.