FOREX - Tendenze, previsioni e implicazioni 2015 - pagina 600
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obiettivi pips 3-5 pips stop 15, e scalping obiettivi 15-30, stop 100 pips... Scalping con indicatori, e pipsing per intuizione del tallone della gamba posteriore sinistra...
Va bene, smettila di essere sciocco).
Capire una cosa semplice, il trading non può essere basato su bastoni o trattini disegnati su un grafico dal nulla.
Ho chiuso tutto e questo è quello che ho ottenuto.
Mi metterò delle pulci in tasca. (Tirerò fuori un po' di soldi).
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Le pulci mi sono saltate in tasca.
Mitico sei addormentato e il pubblico è qui per riscuotere i debiti )
Le pulci sono saltate nel karma.
Comprato EUR/USD e GBP/USD
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Prevedere il mercato sulla base di indicatori macroeconomici
gpwr, 2015.02.12 05:15
Quindi, il compito è quello di prevedere l'indice S&P 500 sulla base degli indicatori economici disponibili.
Passo 1: trovare gli indicatori. Gli indicatori sono disponibili pubblicamente qui: http://research.stlouisfed.org/fred2/ Ce ne sono 240.000. Il più importante è la crescita del PIL. Questo indicatore viene calcolato ogni trimestre. Quindi il nostro passo è di 3 mesi. Tutti gli indicatori su tempi più brevi sono ricalcolati a 3 mesi, gli altri (annuali) sono scartati. Scartiamo anche gli indicatori per tutti i paesi tranne gli Stati Uniti e gli indicatori che non hanno una storia profonda (almeno 15 anni). Quindi setacciamo faticosamente un mucchio di indicatori e otteniamo circa 10 mila indicatori. Formuliamo un compito più specifico - prevedere l'indice S&P 500 uno o due trimestri prima, avendo 10 mila indicatori economici con un periodo trimestrale. Faccio tutto in Matlab, ma è anche possibile farlo in R.
Passo 2: Convertire tutti i dati in una forma stazionaria differenziando e normalizzando. Ci sono molti metodi. La cosa principale è che i dati trasformati possono essere recuperati dai dati originali. Nessun modello funzionerà senza stazionarietà.
Passo 3: Scegliere un modello. Questa potrebbe essere una rete neurale. Opzionalmente unaregressione lineare multivariabile. Opzionalmente una regressione polinomiale multivariabile. Avendo provato modelli lineari e non lineari, concludiamo che i dati sono così rumorosi che non ha senso adattare un modello non lineare come il grafico y(x) dove y = S&P 500 e x = uno dei 10 mila indicatori, è quasi una nuvola rotonda. Così, il nostro compito è formulato ancora più chiaramente: prevedere l'indice S&P 500 per uno o due trimestri avanti, avendo 10 mila indicatori economici con un periodo trimestrale, utilizzando la regressione lineare multivariabile.
Passo 4: Scegliere gli indicatori economici più importanti su 10 mila (ridurre la dimensione del problema). Questo è il passo più importante e difficile. Supponiamo di prendere la storia dello S&P 500 che è lunga 30 anni (120 trimestri). Per rappresentare lo S&P 500 come una combinazione lineare di vari indicatori economici, è sufficiente avere 120 indicatori per descrivere accuratamente lo S&P 500 durante questi 30 anni. Inoltre, gli indicatori possono essere assolutamente qualsiasi tipo di indicatori, al fine di creare un modello così accurato di 120 indicatori e 120 valori di S&P 500. Così, ridurremo il numero di ingressi al di sotto del numero di valori di funzione descritti. Per esempio, stiamo cercando 10-20 degli indicatori più importanti.