Previsione di mercato basata su indicatori macroeconomici - pagina 14

 

Mi sembra che abbia senso modellare su periodi più brevi, almeno su dati giornalieri

Se si prende un anno e mezzo di storia, si possono cogliere le correlazioni a lungo termine e comprare su correzioni con orizzonte da diversi giorni a diverse settimane.

Se prendiamo 4h, abbiamo bisogno di diversi mesi di storia e un orizzonte di posizione di qualche giorno

 

Secondo i prezzi di apertura mensili dal 01. 10. 2011 ad oggi con il metodo https://www.mql5.com/ru/articles/250


Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
  • 2011.02.07
  • Yousufkhodja Sultonov
  • www.mql5.com
Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.
 

Questo è il modo in cui il rating è iniziato subito dopo la crisi (basato su 7 dati dal 01. 03. al 01. 08. 2009 - linea blu in grassetto) e il seguente avrebbe potuto essere previsto (linea rosso-verde dei valori calcolati), che è circa ciò che è successo (linea blu dei dati reali):


 
yosuf:

Questo è il modo in cui il rating è iniziato subito dopo la crisi (basato su 7 dati dal 01. 03. al 01. 08. 2009 - linea blu in grassetto) e il seguente avrebbe potuto essere previsto (linea rosso-verde dei valori calcolati), che è circa quello che è successo (linea blu dei dati reali):


Una curva di previsione costruita in modo che ogni previsione sia un passo avanti rispetto all'ultimo prezzo conosciuto avrà un errore di previsione molto più piccolo in media della tua curva di previsione. Inoltre, ci devono essere stati periodi di tempo nella storia in cui la tua previsione di tendenza era esattamente l'opposto. Vi consiglio di far passare il vostro metodo attraverso la storia e calcolare l'errore RMS di tutte le previsioni senza guardare avanti e pronormalizzarlo per l'errore RMS di tutte le previsioni su una base "valore futuro uguale all'ultimo valore conosciuto". Se il vostro RMS normalizzato delle previsioni è inferiore a 1, allora avrò un enorme interesse nel vostro metodo.
 

Così, la scorsa settimana è stata rilasciata la crescita del PIL degli Stati Uniti per il primo trimestre del 2015. Ho eseguito il mio predittore per i prossimi due trimestri e questo è ciò che ha prodotto.

PIL:

S&P500:

La mia previsione di crescita del PIL per il Q1 non era così bassa come la crescita svelata. Ma quest'ultima è solo una stima che sarà aggiustata più volte. L'S&P500 continua a salire. Nessuna recessione è ancora in vista.

 

Salve.

Molto tempo fa, quando ero un ragazzino, nel senso che avevo appena iniziato la mia comprensione del mercato, ho avuto idee simili alle tue.

Ho dimostrato che l'analisi tecnica (cercando ogni sorta di cifre, ecc.) non può funzionare e non ha potere predittivo.

Ho fatto più o meno quello che hai fatto tu in termini di matematica, ma in termini di senso fisico. Vale a dire:

1. salviamo la storia, per esempio su M5, abbastanza a lungo, per esempio un centinaio o più di migliaia di barre, naturalmente diverse centinaia di migliaia di barre è meglio.

2. selezioniamo un segmento di ad esempio n = 144 (12 ore) barre alla fine del grafico. Queste sono le ultime barre, lo stato attuale del mercato.

3. A passi di 1, iniziate a far scorrere una finestra di larghezza n nel passato. E leggere il coefficiente di correlazione lineare di Pearson. Diminuisce gradualmente da 1 a un certo valore, poi aumenta di nuovo, e naturalmente, in queste fluttuazioni, si avvicina sempre di nuovo all'unità...

4. Introdurre una soglia. Per esempio Livello = 0,9. La soglia può essere minore o maggiore, ma non importa. E determinare le coordinate di tutti quei pezzi di storia trovati, quando la forma del grafico con il coefficiente di correlazione superiore alla soglia coincide con il pezzo interessante alla fine del grafico.

5. Un passo importante: per la lunghezza di interesse (la lunghezza della previsione, per esempio, anche 12 ore) definiamo dei "post morsi", cioè dei pezzi del grafico che seguono i pezzi che abbiamo trovato e che sono ben formati per coincidere con il pezzo alla fine. Effettuiamo una pre-elaborazione per segno (se la correlazione dei pezzi è inferiore al livello meno, invertiamo il segno degli afterbites), per scala(deviazioni standard o altro), e tali afterbites trovati e pre-elaborati fanno la media. L'idea è semplice: se c'è una certa ripetibilità, una certa regolarità, che "dopo aver ottenuto una finta come questa di solito si ottiene questa", allora sarà statisticamente significativa.

6. Come risultato della media abbiamo: praticamente una linea retta orizzontale... Non perfetto ovviamente, non dritto e non orizzontale, ma ovviamente puntando ad esso: 50/50 di possibilità di andare su e giù, una tale "previsione" ...

7. Conclusione: questo risultato di mediazione dimostra (e posso provarlo da altre idee), che tutte le idee di analisi tecnica nello spirito di "dopo che una tale torsione è delineata, di solito va in questo modo" - sciocchezze per babbei.

 
Dr.Fx:

Salve.

Molto tempo fa, quando ero un ragazzino, nel senso che avevo appena iniziato la mia comprensione del mercato, ho avuto idee simili alle tue.

Ho dimostrato che l'analisi tecnica (cercando ogni sorta di cifre, ecc.) non può funzionare e non ha potere predittivo.

Ho fatto più o meno quello che hai fatto tu in termini di matematica, ma in termini di senso fisico. Vale a dire:

1. salviamo la storia, per esempio su M5, abbastanza a lungo, per esempio un centinaio o più di migliaia di barre, naturalmente diverse centinaia di migliaia di barre è meglio.

2. selezioniamo un segmento di ad esempio n = 144 (12 ore) barre alla fine del grafico. Queste sono le ultime barre, lo stato attuale del mercato.

3. A passi di 1, iniziate a far scorrere una finestra di larghezza n nel passato. E leggere il coefficiente di correlazione lineare di Pearson. Diminuisce gradualmente da 1 a un certo valore, poi aumenta di nuovo, e naturalmente, in queste fluttuazioni, si avvicina sempre di nuovo all'unità...

4. Introdurre una soglia. Per esempio Livello = 0,9. La soglia può essere minore o maggiore, ma non importa. E determinare le coordinate di tutti quei pezzi di storia trovati, quando la forma del grafico con il coefficiente di correlazione superiore alla soglia coincide con il pezzo interessante alla fine del grafico.

5. Un passo importante: per la lunghezza di interesse (la lunghezza della previsione, per esempio, anche 12 ore) definiamo dei "post morsi", cioè dei pezzi del grafico che seguono i pezzi che abbiamo trovato e che sono ben formati per coincidere con il pezzo alla fine. Effettuiamo una pre-elaborazione per segno (se la correlazione dei pezzi è inferiore al livello meno, invertiamo il segno degli afterbites), per scala(deviazioni standard o altro), e tali afterbites trovati e pre-elaborati fanno la media. L'idea è semplice: se c'è una certa ripetibilità, una certa regolarità, che "dopo aver ottenuto una finta come questa di solito si ottiene questa", allora sarà statisticamente significativa.

6. Come risultato della media abbiamo: praticamente una linea retta orizzontale... Non perfetto ovviamente, non dritto e non orizzontale, ma ovviamente mirando ad esso: 50/50 di possibilità di andare su e giù, una tale "previsione" ...

7. La conclusione: questo risultato di mediazione dimostra (e posso dimostrarlo da altre idee), che tutte le idee di analisi tecnica nello spirito di "dopo che una tale torsione è delineata, di solito accade così" - sciocchezze per babbei.

Qual è il numero di coincidenze per trame di quali dimensioni che il risultato può essere chiamato statisticamente significativo?

Qual è il criterio di selezione della soglia?

E infine, sarebbe bene capire se le piccole differenze non percepite dal coefficiente di correlazione sono significative,

essenziale per cambiare la direzione della previsione (in altre parole, non stiamo buttando via il bambino con l'acqua saponata)?

Nessuno ha annullato l'effetto farfalla, e anzi nel momento del consolidamento in cui non succede nulla e si prepara il movimento futuro.

 
Vladimir:

Così, la scorsa settimana è stata rilasciata la crescita del PIL degli Stati Uniti per il primo trimestre del 2015. Ho eseguito il mio predittore per i prossimi due trimestri e questo è ciò che ha prodotto.

PIL:

S&P500:

Se non ti dispiace )))) Cosa c'è sui grafici - mettilo in txt o csv. I due file sono


Data; PIL; GDP_N; GDP_F

N = linea blu
F = linea rossa

------------------------ и

Date;S&P500;S&P500_Q;S&P500_F

Q = linea blu
F = linea rossa
 

Nuove previsioni:

S&P500:

PIL:

Nessun cambiamento di tendenza finora. L'economia crescerà a un ritmo lento. Non c'è inflazione. I prezzi aumentano moderatamente, i salari aumentano lentamente. Non c'è motivo di far salire i tassi d'interesse. Il mio modello prevede che la Fed non cambierà i tassi di interesse quest'anno. Tuttavia, poiché i tassi d'interesse sono decisi da persone che commettono errori, non ci si può fidare delle previsioni meccaniche di questi tassi.

 
Vladimir:

Nuove previsioni:

S&P500:

PIL:

Nessun cambiamento di tendenza finora. L'economia crescerà a un ritmo lento. Non c'è inflazione. I prezzi aumentano moderatamente, i salari aumentano lentamente. Nessuna ragione per aumentare i tassi d'interesse. Il mio modello prevede che la Fed non cambierà i tassi di interesse quest'anno. Ma poiché i tassi d'interesse sono decisi da persone che commettono errori, non ci si può fidare delle previsioni meccaniche sui tassi d'interesse.

La FedRezrv vorrà assolutamente alzare i tassi d'interesse QUEST'ANNO - IN AUTUNNO. Lo ha annunciato lui stesso. Solennemente.

Motivazione: