Discussione sull’articolo "Analisi di regressione dell'influenza dei dati macroeconomici sulla fluttuazione dei prezzi delle valute"
Non è chiaro su quali basi pensate di potervi fidare dei risultati ottenuti.
Dopotutto, è noto che l 'analisi di regressione presenta limitazioni così significative da escludere praticamente la possibilità di un suo utilizzo nei mercati finanziari.
Pertanto, è necessario dimostrare che i risultati ottenuti possono essere attendibili.
Il risultato di qualsiasi analisi è la creazione di un quadro probabilistico dello sviluppo della situazione. Naturalmente, il risultato ottenuto dall'equazione non è una previsione garantita al 100% in tale quadro, perché, ad esempio, manca un meccanismo che tenga conto dell'influenza dei discorsi dei politici, delle cause di forza maggiore, dei risultati delle riunioni, ecc.
In secondo luogo, l'equazione di regressione è lo stesso indicatore tecnico che facilita la vita del trader, e se credere o meno alle sue letture dipende dal trader stesso.
In terzo luogo, avete ragione a mettere in dubbio il fatto che i risultati possano essere attendibili, richiede prove, ma nel mio articolo ho delineato l'algoritmo delle azioni in immagini, allegato uno script per la generazione di tabelle per esportare il feed di notizie sotto forma di tabella per l'elaborazione, l'uso, verificare l'articolo in pratica, collettivamente e decidere se questo è applicabile nei mercati finanziari o richiede una revisione o non applicabile.
Il risultato di qualsiasi analisi è la creazione di un quadro probabilistico dello sviluppo della situazione. Naturalmente, il risultato ottenuto dall'equazione non è una previsione garantita al 100% in un quadro di questo tipo, perché, ad esempio, manca un meccanismo che tenga conto dell'influenza dei discorsi dei politici, delle cause di forza maggiore, dei risultati delle riunioni, ecc.
In secondo luogo, l'equazione di regressione è lo stesso indicatore tecnico che facilita la vita del trader, e se credere o meno alle sue letture dipende dal trader stesso.
In terzo luogo, avete ragione a mettere in dubbio il fatto che i risultati possano essere attendibili, richiede una prova, ma nel mio articolo ho delineato l'algoritmo delle azioni in immagini, allegato uno script per la generazione di tabelle per esportare il feed di notizie sotto forma di tabella per l'elaborazione, usatelo, verificate l'articolo in pratica, collettivamente e decidete se è applicabile nei mercati finanziari o richiede una revisione o non è applicabile.
Il problema che avete sollevato è una pietra miliare del data mining. Questo problema è maggiormente elaborato nel pacchetto CORELearn. Ecco un link alla documentazione. Il più comune, nel senso che è presente in molti pacchetti, è l'indice di Gini. L'indice più promettente è Relief con le sue numerose modifiche.
Non abbandonate la vostra ricerca, poiché avete sollevato una questione di trading di base.
Buona fortuna.
...
Grazie.
È buffo.
Prima avete costruito un modello basato sull'analisi di un certo periodo, e poi avete dimostrato che la reazione del mercato a un evento dello stesso periodo dimostra il comportamento previsto. Beh, è comprensibile, il modello tiene già conto di questo evento. È un classico adattamento. Ciò che è ancora più divertente è che la reazione ai comunicati stampa è raramente misurata anche solo in ore, figuriamoci in giorni.
Forse se si fa lo stesso per intervalli a breve termine, il risultato sarà più vicino alla realtà e avrà la possibilità di superare con successo i test di previsione.
È buffo.
Prima avete costruito un modello basato sull'analisi di un certo periodo, e poi avete dimostrato che la reazione del mercato a un evento dello stesso periodo dimostra il comportamento previsto. Beh, è comprensibile, il modello tiene già conto di questo evento. È un classico adattamento. Ciò che è ancora più divertente è che la reazione ai comunicati stampa è raramente misurata anche solo in ore, figuriamoci in giorni.
Forse se si fa lo stesso per intervalli di breve termine, il risultato sarà più simile alla vita e avrà una possibilità di successo nei test futuri.
L'articolo è intitolato "Analisi" e non parla di previsioni, quindi di test a termine.
Per quanto riguarda la tua osservazione, senza dimostrare l'applicabilità dei forward test, la loro realizzazione è un'occupazione vuota e molto pericolosa, perché potresti accidentalmente ottenere un risultato soddisfacente di un forward test e credere al tuo modello, che invece perderà tranquillamente nel trading reale.
L'articolo è intitolato "Analisi" e non parla di previsioni, quindi di forward test.
Se stiamo parlando della sua osservazione, allora senza dimostrare l'applicabilità dei forward test, farli è un'occupazione vuota e molto pericolosa, perché si può accidentalmente ottenere un risultato soddisfacente di un forward test e credere al proprio modello, che invece perderà tranquillamente nel trading reale.
Non posso giudicare l'articolo solo dal titolo. L'argomento è interessante per me e l'ho letto per intero. Ed ecco cosa scrive l'autore nella conclusione:
Tuttavia, vorrei attirare la vostra attenzione sul fatto che la previsione non è una garanzia al 100% che la valuta andrà esattamente nella direzione prevista. Il risultato della previsione è un evento probabilistico, il cui verificarsi dipende da molti fattori. Inoltre, si consiglia di verificare periodicamente l'equazione di regressione in presenza di nuovi dati.
Buona fortuna con le vostre previsioni.
Giocare con i dati non è divertente. L'autore costruisce un modello di mercato descritto da equazioni di regressione e poi dimostra che il modello in un certo senso funziona, utilizzando una convalida sui dati utilizzati per costruirlo. Questo è esattamente ciò che ho indicato come una sorta di manipolazione.
A suo tempo ho avuto molti problemi con l'analisi fondamentale e ho cercato a lungo di automatizzarla. Il metodo di FA proposto lo facilita parecchio. L'analisi delle variabili macroeconomiche aiuta a identificare quelle che potrebbero influenzare le variazioni di prezzo. Ma tale analisi non garantisce al 100% che saranno rilevanti anche in futuro. Ricordate: i risultati di trading del passato non possono essere una garanzia che lo saranno anche in futuro.
La verifica dell'equazione sui dati futuri può essere effettuata tramite il programma. Potete anche farlo da soli. Nel processo di preparazione dei dati, limitate la data estrema utilizzando il pulsante "Seleziona casi" (si veda la Fig. 13 dell'articolo), nella finestra aperta attivate la casella di controllo "Abilita condizioni di selezione", sotto selezionate "Specifico, selezionato da:" e nella casella scrivete l'intervallo di righe da prendere in considerazione "v0>0 e v0<999". Le righe superiori a 999 non verranno considerate. Dopo l'analisi e la selezione delle variabili significative, tornare a questa finestra e modificare, spostando l'intervallo in avanti a partire dalla riga 1000 e controllare nuovamente i risultati. La percentuale di accuratezza verrà mostrata nella matrice del programma.
Questo algoritmo di equazione dovrebbe far parte di un robot di trading, un Expert Advisor. Purtroppo, non tutto è completamente automatizzato, è difficile raccogliere i dati dai siti che pubblicano i calendari, lo stesso indicatore può essere scritto in modo diverso, una parola può sbagliare, ecc. perché i periodi non sono a breve termine.
Non insisto sul fatto che questo metodo sia la manna dal cielo, vi offro solo uno strumento aggiuntivo che può facilitare il vostro lavoro e farvi risparmiare tempo.
A suo tempo ho avuto molti problemi con l'analisi fondamentale e ho cercato a lungo di automatizzarla. Il metodo di FA proposto lo facilita parecchio. L'analisi delle variabili macroeconomiche aiuta a identificare quelle che potrebbero influenzare le variazioni di prezzo. Ma tale analisi non garantisce al 100% che saranno rilevanti anche in futuro. Ricordate: i risultati del trading del passato non possono essere una garanzia che lo saranno anche in futuro.
La verifica dell'equazione sui dati futuri può essere effettuata tramite il programma. Potete anche farlo da soli. Nel processo di preparazione dei dati, limitate la data estrema utilizzando il pulsante "Seleziona casi" (si veda la Fig. 13 dell'articolo), nella finestra aperta attivate la casella di controllo "Abilita condizioni di selezione", sotto selezionate "Specifico, selezionato da:" e nella casella scrivete l'intervallo di righe da prendere in considerazione "v0>0 e v0<999". Le righe superiori a 999 non verranno considerate. Dopo l'analisi e la selezione delle variabili significative, tornare a questa finestra e modificare, spostando l'intervallo in avanti a partire dalla riga 1000 e controllare nuovamente i risultati. La percentuale di accuratezza verrà mostrata nella matrice del programma.
Questo algoritmo di equazione dovrebbe far parte di un robot di trading, un Expert Advisor. Purtroppo, non tutto è completamente automatizzato, è difficile raccogliere i dati dai siti che pubblicano i calendari, lo stesso indicatore può essere scritto in modo diverso, una parola può sbagliare, ecc. perché i periodi non sono a breve termine.
Non insisto sul fatto che questo metodo sia la manna dal cielo, vi offro solo uno strumento aggiuntivo che può facilitare il vostro lavoro e farvi risparmiare tempo.
Non posso essere d'accordo con lei in linea di principio.
Il suo modello non fornisce alcuna informazione, anzi inganna le persone. Ecco perché.
1. I modelli di regressione sono applicabili a serie temporali stazionarie. Per questo motivo esistono ARIMA, ARCH e molti altri modelli, che prima di costruire un modello cercano di trasformare la serie temporale originale in un'altra, ma che in qualche modo assomiglierà a una serie stazionaria (mo e varianza sono uguali a una costante).
2. Dopo aver convertito la serie originale in modo che assomigli alla stazionarietà, si costruisce un modello di regressione al solo scopo di osservare la differenza tra l'adattamento del modello e i dati reali. Se questa differenza (residuo - rendimenti) è stazionaria, si può procedere alla fase successiva.
3. Se i risultati delle prime due fasi sono positivi, si procede con quello che ha scritto Vladix: i forward test. Se i risultati ottenuti sul dataset di addestramento del modello si avvicinano ai risultati sui dataset di test e di validazione (si tratta di tre diverse parti della serie temporale), solo allora si può iniziare a parlare di fiducia nei risultati ottenuti. Nel caso opposto - in nessun caso - si tratterà di un autoinganno molto pericoloso, di una fede cieca nei numeri.
Il problema delle prime due fasi è che non possono essere realizzate. L'ostacolo principale e più fastidioso è la correlazione tra le variabili dipendenti - la multicollinearità. Ci sono anche altri problemi. Questo spiega che il problema che avete sollevato - determinare l'influenza delle variabili dipendenti sulla variabile indipendente - si cerca di risolverlo con indicatori speciali, ad esempio Gini, Relief.
Con il suo articolo ha toccato il problema fondamentale della costruzione dei sistemi di trading: la selezione dei dati iniziali per i modelli. In termini di intensità di lavoro, è almeno la metà del tempo, se non tutto il 75%. Anche nel modo in cui lo avete fatto, è molto importante per comprendere i problemi di base del trading.
...non posso essere d'accordo con lei per principio...
Va bene, non sono d'accordo. Finché non si troveranno altri approcci, propongo di usare questo ))))
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Il nuovo articolo Analisi di regressione dell'influenza dei dati macroeconomici sulla fluttuazione dei prezzi delle valute è stato pubblicato:
Questo articolo considera l'applicazione dell'analisi di regressione multipla alle statistiche macroeconomiche. Fornisce inoltre una panoramica della valutazione dell'impatto statistico sulla fluttuazione del tasso di cambio della valuta sulla base dell'esempio della coppia di valute EURUSD. Tale valutazione consente di automatizzare l'analisi fondamentale che diventa disponibile anche per i trader alle prime armi.
R=-0,0230, quindi una trend al ribasso è proseguita per i cinque giorni successivi a partire dal 04.08.2010 e il prezzo è sceso a -230 punti. Diamo un'occhiata al grafico della coppia EURUSD per questo periodo:
Come possiamo vedere dal grafico, la previsione era accurata e il prezzo è sceso da 1,3154 a 1,2844 in cinque giorni di negoziazione (chiusura l'11 agosto), cioè -310 punti. La previsione per il calo dei prezzi basata sul risultato dell'equazione di regressione è stata dimostrata. Allo stesso modo, altre date possono essere inserite.
Autore: Salavat Bulyakarov