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.
少なくとも日次の データでは、より短い周期でモデル化することに意味があるように思われる
1年半の歴史があれば、長期的な相関を捉えることができ、数日から数週間の水平線で修正されたときに買うことができます。
4hとすると、数ヶ月分の履歴と数日分のポジションホライズンが必要です
2011 年 10 月 1 日から現在までの月次始値による方法https://www.mql5.com/ru/articles/250
これは、危機直後の評価（2009年03月01日から08月01日までの7つのデータに基づく-青い太線）と、次のように予測できた（計算値の赤-緑線）、それがほぼ実現した（実際のデータの青線）ものである。
これは、危機直後の評価（2009年03月01日から08月01日までの7つのデータに基づく-青い太線）と、次のように予測できた（計算値の赤-緑線）、それがほぼ実現した（実際のデータの青線）ものである。
さて、先週、2015年第1四半期のアメリカのGDP成長率が発表されました。次の2四半期を予測したところ、このような結果が得られました。
GDPです。
S&P500です。
私の予想では、第1四半期のGDP成長率は、公表された成長率ほど低くはありませんでした。しかし、後者はあくまで推定値であり、何度か調整することになります。S&P500は上昇を続けている。まだ不況の兆しはない。
こんにちは。
昔、私が子供の頃、マーケットを理解し始めたばかりの頃、あなたのようなアイデアを思いついたことがあります。
私は、テクニカル分析（いろいろな数字を探すなど）はうまくいかないし、予測力もないことを示しました。
数学的な面ではほぼ同じですが、物理的な感覚ではそうでしたね。名付けて。
1.我々は、歴史、例えばM5で、十分な長さ、例えば百数十万バー、もちろん数十万バーが良いですが、保存します。
2. チャートの最後に、例えば n = 144 (12時間) の棒グラフのセグメントを選択します。これが最新のバー、市場の現状です。
3.1ステップで、過去に幅nのウィンドウをスライドさせることを開始する。そして、ピアソンの線形相関係数を読み取る。1からある値まで徐々に減っていき、また増えていき、その揺らぎの中で自然と何度も1へと近づいていく......。
4.閾値を導入する。例えば、Level = 0.9の場合。閾値は少なくても多くても問題ない。そして、相関係数が閾値より高いチャートの形が、チャートの端の面白い部分と一致したときに、それらの見つかった歴史の断片すべての座標を決定します。
5.重要なステップ：関心のある長さ（予測の長さ、例えば12時間も）に対して、我々は「アフターバイト」、つまり、我々が発見したピースに続くチャートのピースが、最後のピースと一致するようにうまく形成されていることを定義します。符号による前処理（塊の相関がマイナスレベルより小さい場合、残差の符号を反転させる）、スケールによる前処理（標準偏差など）を行い、これらの発見、前処理された残差は平均化する。考え方は簡単で、「こういうフェイントをした後は、たいていこういうフェイントをする」という一定の再現性、規則性があれば、それは統計的に有意になる。
6.平均化した結果、実質的に水平な直線になる...もちろん完璧ではないし、まっすぐでも水平でもないが、明らかに狙っている：上がる確率と下がる確率が半々、そんな「予報」．
7.結論：この平均化の結果は、「このようなねじれの後、それは通常このようになる」という精神によるテクニカル分析のすべてのアイデアは、カモのためのナンセンスであることを（そして私は他のアイデアからそれを証明することができます）、示しています。
こんにちは。
昔、私が子供の頃、マーケットを理解し始めたばかりの頃、あなたのようなアイデアを思いついたことがあります。
私は、テクニカル分析（いろいろな数字を探すなど）はうまくいかないし、予測力もないことを示しました。
数学的な面ではほぼ同じですが、物理的な感覚ではそうでしたね。名付けて。
1.我々は、歴史、例えばM5で、十分な長さ、例えば百数十万バー、もちろん数十万バーが良いですが、保存します。
2. チャートの最後に、例えば n = 144 (12時間) の棒グラフのセグメントを選択します。これが最新のバー、市場の現状です。
3.1ステップで、過去に幅nのウィンドウをスライドさせることを開始する。そして、ピアソンの線形相関係数を読み取る。1からある値まで徐々に減っていき、また増えていき、その揺らぎの中で自然と何度も1へと近づいていく......。
4.閾値を導入する。例えば、Level = 0.9の場合。閾値は少なくても多くても問題ない。そして、相関係数が閾値より高いチャートの形が、チャートの端の面白い部分と一致したときに、それらの見つかった歴史の断片すべての座標を決定します。
5.重要なステップ：関心のある長さ（予測の長さ、例えば12時間も）に対して、我々は「アフターバイト」、つまり、我々が発見したピースに続くチャートのピースが、最後のピースと一致するようにうまく形成されていることを定義します。符号による前処理（塊の相関がマイナスレベルより小さい場合、残差の符号を反転させる）、スケールによる前処理（標準偏差など）を行い、これらの発見、前処理された残差は平均化する。考え方は簡単で、「こういうフェイントをした後は、たいていこういうフェイントをする」という一定の再現性、規則性があれば、それは統計的に有意に なる。
6.平均化した結果、実質的に水平な直線になる...もちろん完璧ではないし、まっすぐでも水平でもないが、明らかに狙っている：上がる確率と下がる確率が半々、そんな「予報」．
7.結論：平均化のこの結果は、「このようなねじれの後、通常このようになる」という精神によるテクニカル分析のすべての考え方が、カモのためのナンセンスであることを（そして私は他の考えからそれを証明することができます）示しています。
どの程度の大きさのプロットで、どの程度の一致があれば統計的に有意と言えるのでしょうか？
閾値を選択する基準は何ですか？
最後に、相関係数では感じられない小さな違いが有意であるかどうかを把握するとよいでしょう。
予測の方向性を変えるために必要不可欠である（言い換えれば、石鹸水と一緒に赤ちゃんを捨てていないか）？
誰もバタフライエフェクトをキャンセルしていませんし、実際、何も起きていない統合の瞬間に、将来の動きが準備されているのです。
さて、先週、2015年第1四半期のアメリカのGDP成長率が発表されました。次の2四半期を予測したところ、このような結果が得られました。
GDPです。
S&P500です。
もしよろしかったら ))))チャート上にあるもの - txtまたはcsvで置いてください。2つのファイルは
日付;GDP;GDP_N;GDP_F
N = 青い線
F＝赤い線
------------------------ и
Date;S&P500;S&P500_Q;S&P500_FQ = 青い線
F＝赤い線
新しい予測です。
S&P500です。
GDPです。
今のところトレンドに変化はない。経済成長は緩やかなペースになると思います。インフレは起きない。物価は緩やかに上昇し、賃金は緩やかに上昇している。金利が上昇する理由はない。私のモデルでは、FRBは今年、金利を変更しないと予測しています。しかし、金利は人が間違えて決めてしまうものなので、機械的な予測は信用できません。
新しい予測です。
S&P500です。
GDPです。
今のところトレンドに変化はない。経済成長は緩やかなペースになると思います。インフレは起きない。物価は緩やかに上昇し、賃金は緩やかに上昇している。金利を上げる理由はない。私のモデルでは、FRBは今年、金利を変更しないと予測しています。しかし、金利は人が間違えて決めるものなので、機械的な金利の予測は信用できません。
FedRezrvは今年、つまり秋に金利を上げることが絶対的に好きなはずだ。自ら発表している。粛々と。