Prédiction du marché basée sur des indicateurs macroéconomiques - page 37
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Je ne fais pas de commerce sur les nouvelles. Il y a assez de mouvement sans cela.
Le conseiller expert est bien réglé, mais le courtier peut faire une crise.
Poursuivant le thème. Je rappelle que mon modèle prédit le marché sur la base d'indicateurs macroéconomiques. Sur les 2 000 indicateurs économiques, quelques-uns sont sélectionnés en fonction de leur capacité à prédire l'avenir. Il n'y a pas de regard vers l'avenir. Chaque trimestre, lorsque la croissance du PIB et d'autres indicateurs sont publiés, le modèle passe automatiquement en revue l'historique, y compris les nouvelles données, sélectionne les indicateurs qui ont bien prédit les anciennes et les nouvelles données et établit de nouvelles prédictions pour les deux trimestres à venir sur la base de ces indicateurs. Après ma dernière prédiction, j'ai trouvé quelques bogues dans le code. Nous avons également trouvé une nouvelle conversion des indicateurs économiques qui rend les prédictions plus précises. Conseil à court terme aux autres prévisionnistes et prédicteurs, la différenciation des données d'entrée n'est pas très bonne pour les prédictions car elle perd la structure (signal) et rend les données bruyantes.
Voici une prévision de la croissance du PIB aux États-Unis. La ligne bleue représente les données réelles. La ligne rouge représente les prédictions. Pour chaque prédiction passée, seules les données disponibles jusqu'à cette date ont été utilisées, moins deux trimestres. L'économie connaîtra une croissance modérée pour l'instant. Même si, à en juger par la lenteur du lissage de la croissance du PIB, une récession l'année prochaine est tout à fait possible. Dans le prochain billet, je montrerai l'exactitude des prévisions du PIB par diverses banques et économistes.
La prédiction du S&P500 n'est pas encore prête. Mais il est beaucoup plus difficile de prévoir le marché que les indicateurs économiques eux-mêmes. Il y a beaucoup de bruit dans les prix.
Poursuivant le thème. Je rappelle que mon modèle prédit le marché sur la base d'indicateurs macroéconomiques. Sur les 2 000 indicateurs économiques, quelques-uns sont sélectionnés en fonction de leur capacité à prédire l'avenir. Il n'y a pas de regard vers l'avenir. Chaque trimestre, lorsque la croissance du PIB et d'autres indicateurs sont publiés, le modèle passe automatiquement en revue l'historique, y compris les nouvelles données, sélectionne les indicateurs qui ont bien prédit les anciennes et les nouvelles données et établit de nouvelles prédictions pour les deux trimestres à venir sur la base de ces indicateurs. Après ma dernière prédiction, j'ai trouvé quelques bogues dans le code. Nous avons également trouvé une nouvelle conversion des indicateurs économiques qui rend les prédictions plus précises. Conseil à court terme aux autres prévisionnistes et prédicteurs, la différenciation des données d'entrée n'est pas très bonne pour les prédictions car elle perd la structure (signal) et rend les données bruyantes.
Voici une prévision de la croissance du PIB aux États-Unis. La ligne bleue représente les données réelles. La ligne rouge représente les prédictions. Pour chaque prédiction passée, seules les données disponibles jusqu'à cette date ont été utilisées, moins deux trimestres. L'économie connaîtra une croissance modérée pour l'instant. Même si, à en juger par la lenteur du lissage de la croissance du PIB, une récession l'année prochaine est tout à fait possible. Dans le prochain billet, je montrerai l'exactitude des prévisions du PIB par diverses banques et économistes.
La prédiction du S&P500 n'est pas encore prête. Mais il est beaucoup plus difficile de prévoir le marché que les indicateurs économiques eux-mêmes. Il y a beaucoup de bruit dans les prix.
et vous pouvez consulter les données brutes réelles du PIB - vous pouvez le faire ici avec un simple tableau
Ici : https://research.stlouisfed.org/fred2/series/GDPC96#
Le tableau et les calculs de croissance sont joints.
La dernière valeur n'est pas 0,7 mais 1%.
Ça, c'est sûr. Je vois que la Fed a ajusté les données du PIB vendredi dernier. Mes prédictions ne changent pas en raison des corrections, car elles utilisent des données établies dans le passé. Les ajustements se poursuivront pendant des mois et peuvent modifier les données d'avance de manière assez significative. Ma prévision pour le quatrième trimestre est une croissance de 2,1 %, la correction a modifié l'avance de 0,7 % à 1 %. Il n'est pas conseillé d'utiliser les données anticipées comme indicateur de l'exactitude des prédictions. Voici des exemples d'ajustements passés :
Si cela vous intéresse, les prédictions des économistes peuvent être consultées ici : http://projects.wsj.com/econforecast/#ind=gdp&r=20.
Vous trouverez ci-dessous un tableau des prédictions passées par les prédicteurs les plus précis (Standards and Poor, Bank of America, Moody's, Goldman Sachs, Northern Trust, Combinatorics Capital, banque UBS). Il y a environ 50 prévisionnistes au total. Le plus intéressant est la période de 2008, le premier trimestre, où le PIB a chuté de 2,7 %. Pas un seul économiste n'aurait pu le prévoir deux trimestres à l'avance, mais les économistes mentionnés ci-dessus dans le tableau ci-dessous ont pu le prévoir un trimestre à l'avance. Les 40 autres économistes, dont les plus grandes banques, ont continué à prévoir une croissance jusqu'au quatrième trimestre de 2008. Pour voir les prédictions de tous les économistes, utilisez le lien ci-dessus dans le menu à gauche, tout en bas, allez à Edition et ensuite le lien ci-dessus Télécharger.
Si cela vous intéresse, les prédictions des économistes peuvent être consultées ici : http://projects.wsj.com/econforecast/#ind=gdp&r=20.
Vous trouverez ci-dessous un tableau des prédictions passées par les prédicteurs les plus précis (Standards and Poor, Bank of America, Moody's, Goldman Sachs, Northern Trust, Combinatorics Capital, banque UBS). Il y a environ 50 prévisionnistes au total.
http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/18_01_07.pdf article intéressant sur le sujet.....
Merci. Je vais faire un peu de lecture.
La partie la plus difficile de la création de modèles économiques est la transformation des données d'entrée. Si vous examinez les indicateurs économiques (il en existe environ 10 000), ils diffèrent les uns des autres à bien des égards. Certaines croissent de manière exponentielle, d'autres oscillent dans une certaine fourchette, d'autres oscillent autour de zéro avec une magnitude croissante, d'autres changent de manière saccadée au milieu de l'histoire, etc. Pour créer un modèle, il faut modifier toutes ces données afin qu'elles présentent des caractéristiques statistiques similaires qui ne changent pas avec le temps. Il existe de telles possibilités :
1. Calculer les vitesses relatives : r[i] = x[i]/x[i-1]-1. Cette transformation normalise automatiquement les données, il n'y a pas de regard vers l'avenir, vous ne devez rien faire d'autre. Mais un gros problème existe avec les données nulles (x[i-1]=0) et les données négatives, et elles sont nombreuses dans les indicateurs économiques.
2. Calculer les incréments d[i] = x[i] - x[i-1]. Cette transformation ne se préoccupe pas des données nulles et négatives, mais les incréments augmentent avec le temps pour les données à croissance exponentielle comme le produit brut annuel. C'est-à-dire que la variance n'est pas constante. Par exemple, il n'est pas possible de tracer la dépendance des augmentations du PRP par rapport au taux de chômage, car le taux de chômage fluctue dans une fourchette avec une variance constante, alors que le PRP croît de manière exponentielle, avec une variance qui augmente de manière exponentielle. Les incréments doivent donc être normalisés à la variance variant dans le temps. Mais le calcul de ce dernier n'est pas facile.
3. Retirer des données la tendance calculée par exemple par le filtre de Hodrick-Prescott et normaliser le résidu haute fréquence par la variance variable dans le temps et l'utiliser comme entrée du modèle. Le problème ici est que le filtre de Hodrick-Prescott et d'autres filtres basés sur l'ajustement polynomial(filtre de Savitzky-Golay, lowess, etc.) regardent en avant. Le mooving est en retard sur les données et ne convient pas à la suppression des tendances, en particulier sur les données à croissance exponentielle.
D'autres idées ?
Il y a un aperçu de l'avenir dans ma dernière prédiction de croissance du PRP. Je ne l'ai découvert qu'après la publication. C'est pourquoi le modèle a si bien prédit les événements passés. Je continue à me battre.