マクロ経済指標に基づく市場予測 - ページ 41 1...343536373839404142434445464748...61 新しいコメント Дмитрий 2016.03.10 16:16 #401 Sergiy Podolyak:どういうことですか？私は2007年に世界的な危機を予測しました。この人生におけるすべての「予言」は何の価値もない - お金だけが価値がある。その予想で100万円儲かったんですか？何かを「予言」した人は世界中に何百万人もいるが、儲けた人はほんの一握りだ。私は確信していた。アパートを抵当に入れ、すべてを受け入れるべきだったのだ。 削除済み 2016.03.10 16:26 #402 Дмитрий:この人生におけるすべての「予言」は何の価値もない - お金だけが価値がある。この予想で100万円儲かったのか？何かを「予言」した人は世界中に何百万人もいるが、儲けた人はほんの一握りだ。私は確信していた。アパートを抵当に入れ、すべてを受け入れるべきだったのだ。コサック、お前の欲はゴールドマンサックスの臭いがする。せめて変装くらいはした方がいいんじゃないですかねぇ......。すべてはお金で 測れるものではありません。それを理解するには、エコノミストやトレーダーになるしかない。 Дмитрий 2016.03.10 16:29 #403 Sergiy Podolyak:コサック、お前の欲はゴールドマンサックスの臭いがする。せめて変装くらいはした方がいいんじゃないですかねぇ......。すべてはお金で 測れるものではありません。経済学者やトレーダーになるしか、理解する方法はないでしょう。)))すべてをお金で計らずして、トレーダーにはなれないのですエコノミストにはなれても、トレーダーにはなれません。2007年にすべてをオープンにしていたら、2008年の秋には市場から消えていたでしょう。 Дмитрий 2016.03.10 16:29 #404 )))) ロモノソフに寄ってチェルニャクの耳を蹴る必要がある - 彼は誰に教えたのか...。 Vizard_ 2016.03.10 21:52 #405 Vladimir: 他の列は異なる経済予測因子である。GDPは1166欄......。 データははっきり言って大したことはない。+ 物が多すぎる)) スローアウト gdp = 144.1876*col83 GDP = COL226 GDP = COL739 gdp = 62 + col1128 gdp = 0.001*col1168 など...(COL83 = 列83) あまり掘り下げなかった(matlabの検索より少ない))) matlabからセパレータ付きでエクスポート ; = dlmwrite('myfile',Data,';') 直感的に、2つのモデルが1ピクセル先にある（赤と緑）。縦線の右側＝新しいデータに対するモデラーの応用......。 Market prediction based on リプレイシステムの開発（第59回）：新たな未来 Scikit-Learnライブラリの分類器モデルとONNXへの書き出し Vladimir 2016.03.10 23:43 #406 Vizard_: データははっきり言って大したことはない。+ 物が多すぎる)) スローアウト gdp = 144.1876*col83 GDP = COL226 GDP = COL739 gdp = 62 + col1128 gdp = 0.001*col1168 など...(COL83 = 列83) あまり掘り下げなかった(matlabの検索より少ない))) matlabからセパレータ付きでエクスポート ; = dlmwrite('myfile',Data,';') 2つのモデル（赤と緑）を1nb前方にホップスコッチします。縦線の右側＝新しいデータへのモデルの適用... 出だしとしては悪くない。縦線は 何年に相当するのでしょうか？また、モデルにはいくつの予測変数が入っているのでしょうか？ Mykola Demko 2016.03.11 14:52 #407 Vladimir:さて、春になり、熊が目を覚まし、お腹を空かせている・・・。2008年のGDPマイナス成長時にS&P500がどのように下落したのか、お見せしましょうか？このスレッドの最初の方に、私の目標である暴落を予測し、暴落前にロングポジションを回避することについて書いてあります。私はトレーディングに興味がないので、四半期ごとのデータを使っています。メインはキャピタル・リザーブメント。また、S&P500がトレンドとフラットの間でどのように変動しているかは、私にとって何の興味もない。>> 経済学者はみんな馬鹿だと思ってる電波な傲慢さを捨てろよ...。この何千もの経済指標を読んでいるのは自分だけだとでも思っているのだろうか。彼らも読んでいる。全員がバカだとは思いませんが、ほとんどの人がそうで、これから起こることを後付けしたり、不況が起こるまで常に予測したりして、自分たちを天才だと宣言しているのです。今のところ、2008年の暴落を予測した経済学者は一人もいませんから、二人を除けばバカです。FRB銀行は、一般に認められた16の指標を用いたSDGEモデルを使って経済を予測していますが、このモデルは馬鹿です。そして、そんなモデルは聞いたこともないでしょう。電波工学や相関関係とは関係ない。私はラジオエンジニアリングの手法は使いませんが、害もないと思っています。経済学で一般的に認められている分析方法と異なるモデルの存在を許さないという意味で、傲慢な人ですね。科学の他の分野でのモデリングや機械学習の進歩を無視することは、新しい発見を許さない傲慢さ、あるいは愚かさです。そうです、最前線に権威はないのです。権威には敬意と尊敬を払うが、自分の頭で考え、すべてを疑うことだ。たとえ確信があっても、わずかな疑いを残しておくと、突然このわずかな％が突破口になることもあるのだ。GDPマイナス成長時」というミームが嬉しい :)))) Vizard_ 2016.03.11 15:35 #408 Vladimir: 出だしとしては悪くない。縦線は 何年に相当するのでしょうか？また、モデルにはいくつの予測変数が入っているのでしょうか？ よくないですね。興味本位で見てみたら、すぐに全部削除してしまった。私の考えでは、データには正常な予測因子がない。最初の4行を切り詰めたのは、空値が多かったからだと思います。 最初の100回の観測でモデルを作りました。104、そして105はすでにOOSであることが判明しました。緑 - 非常にシンプル、変換なしで6-7予測変数。赤は2倍です。 +絶対値やサインなどを取り、これがLSSで見えると、嵐になり始める)))どちらも（安定性のために） - 係数はなく、単純な数式のみ は、使用された予測因子間の正規化せず、最初の差分（増分）まで持ってきて、どこに欠陥があるのかより明確にわかるようにした。観察が不十分で、あるべき姿 あるモデルが多少なりとも「物理的な意味」を持つようにすること。例えば-失業と（あるいは）ボヤキ、二人の関係．など試してみたが失敗))のリトレインがある場合 を、カットしていれば、何を入力しても同じです。私の理解では、グリッドは自分自身を選んでいるのであって、それにもかかわらず、データ あらかじめデータをクリアしておいたほうが......。 Vladimir 2016.03.11 18:27 #409 私のMatlabのコードは，まずシミュレーションされた履歴の中でNaNを持つ予測因子を削除し，次に同じ方法ですべてのデータを変換し，すべての履歴を通して2000個の予測因子とその遅延バージョンの過去の未来の予測能力を試し，それぞれの予測因子の累積予測誤差を計算して，最後にその誤差で並べた予測因子一覧を提供します．これを過去のあらゆる瞬間について行い、最も優れた予測因子を取り出して将来を予測すると、不況が起こるまでの数年間はかなりまともな結果が得られます。そのような時、過去の優秀な予想屋はGDPの下落をうまく予想できず、新しい予想屋に取って代わられる。そして、新たな不況が起こるまで続くのです。GDPのいくつかの主要な予測因子への依存度について普遍的な公式があるのかどうか、私は知らない。さらに100年の歴史を重ねると、その100年の終わりには、すべての不況を多かれ少なかれ予測した予言者のリストができあがる。 直感的に予測因子を選ぶことも間違っている。例えば、失業 率は先行予測因子なのか、遅行予測因子なのか。失業率が高いと不況になるのか、逆に不況になると失業率が高くなるのか？不況になると失業率が高くなるので、失業率を使って不況を予測するのは無理があるような気がします。しかし、私のコードでは、予測誤差の蓄積に基づいて、モデルに何らかの予測子を使用するかどうかを決定しています。これまでのところ、私のモデルの主役は、住宅建設への民間投資と国内消費に基づく予測因子である。住宅や家電はGDPの大きな部分を占めるので、これは理にかなっているのでしょう。人々が家や冷蔵庫やテレビを買わなければ、生産は減り、GDPは下がり、工場は従業員を解雇し、失業率は上がり、消費はさらに減ります。共和党と民主党は、それぞれ異なる方法で国を不況から脱却させようとしています。民主党は低賃金層にお金を与えて（バウチャー）、消費を増やしたり、移民を奨励したりして、新たな消費者主義を作り出しているのです。共和党は、貧しい家庭に一度だけ500-700ドルの手当をするのでは、新しい家や車を買うことができず、経済が前に進まないと主張している。彼らは、特に投資に関する税金を下げることによって、貧しい人々にお金を与えることを好みます。彼らの理論では、金持ちは税金を安くすることでより多くのお金を貯め、より高価なもの（家、車など）を買い、重要な部分の消費を増やす、あるいはそのお金をビジネスに投資し、失業を減らし、支払い能力を高め、消費を増やすというものである。レーガノミクスはこれに基づいている。 Stanislav Korotky 2016.03.12 20:44 #410 Vladimir:1.相対速度を計算する：r[i] = x[i]/x[i-1]-1.この変換は自動的にデータを正規化するもので、将来を見通すことはありません、何もする必要がないのです。しかし、ゼロデータ（x[i-1]=0）やマイナスデータには大きな問題が存在し、経済指標にはこれらが多く存在する。2.増分値 d[i] = x[i] - x[i-1]を計算する。この変換では、ゼロやマイナスのデータは気にしないが、年間総生産のような指数関数的に成長するデータでは、増分が時間と共に大きくなる。つまり、分散は一定ではありません。例えば、失業率は 一定の分散で範囲内に変動するのに対し、GWPは指数関数的に分散が大きくなるため、GWPの増分の失業率への依存度をプロットすることはできない。そのため、増分は時間変動する分散に正規化する必要がある。しかし、後者を計算するのは簡単ではありません。3.Hodrick-Prescottフィルターなどで算出したトレンドをデータから除去し、高周波残差を時変分散で正規化し、モデル入力として使用します。ここで問題となるのは、Hodrick-Prescottフィルターをはじめとする多項式フィッティングに基づくフィルター（Savitzky-Golayフィルター、lowessなど）が先読みして しまうことである。ムービングはデータに遅れをとるので、特に指数関数的に増加するデータではトレンド除去に不向きです。他に何かアイデアはありますか？(x[i] - x[i-1]) / (x[i] + x[i-1])を使っています。ネガティブなデータもポジティブなデータと同じように有効です。正規化は[0, 1]よりも[-1, +1]の方が良いと思われる。 1...343536373839404142434445464748...61 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
どういうことですか？私は2007年に世界的な危機を予測しました。
この人生におけるすべての「予言」は何の価値もない - お金だけが価値がある。
その予想で100万円儲かったんですか？
何かを「予言」した人は世界中に何百万人もいるが、儲けた人はほんの一握りだ。
私は確信していた。アパートを抵当に入れ、すべてを受け入れるべきだったのだ。
この人生におけるすべての「予言」は何の価値もない - お金だけが価値がある。
この予想で100万円儲かったのか？
何かを「予言」した人は世界中に何百万人もいるが、儲けた人はほんの一握りだ。
私は確信していた。アパートを抵当に入れ、すべてを受け入れるべきだったのだ。
コサック、お前の欲はゴールドマンサックスの臭いがする。せめて変装くらいはした方がいいんじゃないですかねぇ......。
すべてはお金で 測れるものではありません。それを理解するには、エコノミストやトレーダーになるしかない。
コサック、お前の欲はゴールドマンサックスの臭いがする。せめて変装くらいはした方がいいんじゃないですかねぇ......。
すべてはお金で 測れるものではありません。経済学者やトレーダーになるしか、理解する方法はないでしょう。
)))
すべてをお金で計らずして、トレーダーにはなれないのです
エコノミストにはなれても、トレーダーにはなれません。
2007年にすべてをオープンにしていたら、2008年の秋には市場から消えていたでしょう。
スローアウト
gdp = 144.1876*col83
GDP = COL226
GDP = COL739
gdp = 62 + col1128
gdp = 0.001*col1168
など...
(COL83 = 列83)
あまり掘り下げなかった(matlabの検索より少ない)))
matlabからセパレータ付きでエクスポート ; = dlmwrite('myfile',Data,';')
直感的に、2つのモデルが1ピクセル先にある（赤と緑）。
縦線の右側＝新しいデータに対するモデラーの応用......。
データははっきり言って大したことはない。+ 物が多すぎる))
スローアウト
gdp = 144.1876*col83
GDP = COL226
GDP = COL739
gdp = 62 + col1128
gdp = 0.001*col1168
など...
(COL83 = 列83)
あまり掘り下げなかった(matlabの検索より少ない)))
matlabからセパレータ付きでエクスポート ; = dlmwrite('myfile',Data,';')
2つのモデル（赤と緑）を1nb前方にホップスコッチします。
縦線の右側＝新しいデータへのモデルの適用...
さて、春になり、熊が目を覚まし、お腹を空かせている・・・。
2008年のGDPマイナス成長時にS&P500がどのように下落したのか、お見せしましょうか？
このスレッドの最初の方に、私の目標である暴落を予測し、暴落前にロングポジションを回避することについて書いてあります。私はトレーディングに興味がないので、四半期ごとのデータを使っています。メインはキャピタル・リザーブメント。また、S&P500がトレンドとフラットの間でどのように変動しているかは、私にとって何の興味もない。
>> 経済学者はみんな馬鹿だと思ってる電波な傲慢さを捨てろよ...。この何千もの経済指標を読んでいるのは自分だけだとでも思っているのだろうか。彼らも読んでいる。
全員がバカだとは思いませんが、ほとんどの人がそうで、これから起こることを後付けしたり、不況が起こるまで常に予測したりして、自分たちを天才だと宣言しているのです。今のところ、2008年の暴落を予測した経済学者は一人もいませんから、二人を除けばバカです。FRB銀行は、一般に認められた16の指標を用いたSDGEモデルを使って経済を予測していますが、このモデルは馬鹿です。そして、そんなモデルは聞いたこともないでしょう。
電波工学や相関関係とは関係ない。私はラジオエンジニアリングの手法は使いませんが、害もないと思っています。経済学で一般的に認められている分析方法と異なるモデルの存在を許さないという意味で、傲慢な人ですね。科学の他の分野でのモデリングや機械学習の進歩を無視することは、新しい発見を許さない傲慢さ、あるいは愚かさです。
そうです、最前線に権威はないのです。権威には敬意と尊敬を払うが、自分の頭で考え、すべてを疑うことだ。たとえ確信があっても、わずかな疑いを残しておくと、突然このわずかな％が突破口になることもあるのだ。
GDPマイナス成長時」というミームが嬉しい :))))
出だしとしては悪くない。縦線は 何年に相当するのでしょうか？また、モデルにはいくつの予測変数が入っているのでしょうか？
最初の100回の観測でモデルを作りました。104、そして105はすでにOOSであることが判明しました。緑 - 非常にシンプル、変換なしで6-7予測変数。赤は2倍です。
+絶対値やサインなどを取り、これがLSSで見えると、嵐になり始める)))どちらも（安定性のために） - 係数はなく、単純な数式のみ
は、使用された予測因子間の正規化せず、最初の差分（増分）まで持ってきて、どこに欠陥があるのかより明確にわかるようにした。観察が不十分で、あるべき姿
あるモデルが多少なりとも「物理的な意味」を持つようにすること。例えば-失業と（あるいは）ボヤキ、二人の関係．など試してみたが失敗))のリトレインがある場合
を、カットしていれば、何を入力しても同じです。私の理解では、グリッドは自分自身を選んでいるのであって、それにもかかわらず、データ
あらかじめデータをクリアしておいたほうが......。
私のMatlabのコードは，まずシミュレーションされた履歴の中でNaNを持つ予測因子を削除し，次に同じ方法ですべてのデータを変換し，すべての履歴を通して2000個の予測因子とその遅延バージョンの過去の未来の予測能力を試し，それぞれの予測因子の累積予測誤差を計算して，最後にその誤差で並べた予測因子一覧を提供します．これを過去のあらゆる瞬間について行い、最も優れた予測因子を取り出して将来を予測すると、不況が起こるまでの数年間はかなりまともな結果が得られます。そのような時、過去の優秀な予想屋はGDPの下落をうまく予想できず、新しい予想屋に取って代わられる。そして、新たな不況が起こるまで続くのです。GDPのいくつかの主要な予測因子への依存度について普遍的な公式があるのかどうか、私は知らない。さらに100年の歴史を重ねると、その100年の終わりには、すべての不況を多かれ少なかれ予測した予言者のリストができあがる。
直感的に予測因子を選ぶことも間違っている。例えば、失業 率は先行予測因子なのか、遅行予測因子なのか。失業率が高いと不況になるのか、逆に不況になると失業率が高くなるのか？不況になると失業率が高くなるので、失業率を使って不況を予測するのは無理があるような気がします。しかし、私のコードでは、予測誤差の蓄積に基づいて、モデルに何らかの予測子を使用するかどうかを決定しています。これまでのところ、私のモデルの主役は、住宅建設への民間投資と国内消費に基づく予測因子である。住宅や家電はGDPの大きな部分を占めるので、これは理にかなっているのでしょう。人々が家や冷蔵庫やテレビを買わなければ、生産は減り、GDPは下がり、工場は従業員を解雇し、失業率は上がり、消費はさらに減ります。共和党と民主党は、それぞれ異なる方法で国を不況から脱却させようとしています。民主党は低賃金層にお金を与えて（バウチャー）、消費を増やしたり、移民を奨励したりして、新たな消費者主義を作り出しているのです。共和党は、貧しい家庭に一度だけ500-700ドルの手当をするのでは、新しい家や車を買うことができず、経済が前に進まないと主張している。彼らは、特に投資に関する税金を下げることによって、貧しい人々にお金を与えることを好みます。彼らの理論では、金持ちは税金を安くすることでより多くのお金を貯め、より高価なもの（家、車など）を買い、重要な部分の消費を増やす、あるいはそのお金をビジネスに投資し、失業を減らし、支払い能力を高め、消費を増やすというものである。レーガノミクスはこれに基づいている。
1.相対速度を計算する：r[i] = x[i]/x[i-1]-1.この変換は自動的にデータを正規化するもので、将来を見通すことはありません、何もする必要がないのです。しかし、ゼロデータ（x[i-1]=0）やマイナスデータには大きな問題が存在し、経済指標にはこれらが多く存在する。
2.増分値 d[i] = x[i] - x[i-1]を計算する。この変換では、ゼロやマイナスのデータは気にしないが、年間総生産のような指数関数的に成長するデータでは、増分が時間と共に大きくなる。つまり、分散は一定ではありません。例えば、失業率は 一定の分散で範囲内に変動するのに対し、GWPは指数関数的に分散が大きくなるため、GWPの増分の失業率への依存度をプロットすることはできない。そのため、増分は時間変動する分散に正規化する必要がある。しかし、後者を計算するのは簡単ではありません。
3.Hodrick-Prescottフィルターなどで算出したトレンドをデータから除去し、高周波残差を時変分散で正規化し、モデル入力として使用します。ここで問題となるのは、Hodrick-Prescottフィルターをはじめとする多項式フィッティングに基づくフィルター（Savitzky-Golayフィルター、lowessなど）が先読みして しまうことである。ムービングはデータに遅れをとるので、特に指数関数的に増加するデータではトレンド除去に不向きです。
他に何かアイデアはありますか？