記事「経済予測：Pythonの可能性を探る」についてのディスカッション

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新しい記事「経済予測：Pythonの可能性を探る」はパブリッシュされました:

世界銀行の経済データは、将来の動向を予測するためにどのように活用できるのでしょうか。そして、AIモデルと経済学を組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。

金融市場は経済の動きを示す良い指標であり、わずかな変化にも敏感に反応します。結果が予測可能な場合もあれば、予期しない反応が生じることもあります。指標の変化によって、市場というバロメーターがどのように振れるのか、いくつかの例を見てみましょう。

GDPが成長すれば、市場は通常ポジティブに反応します。インフレが上昇すれば、一般的に不安感が広がります。失業率が下がると、それはたいてい良いニュースと見なされます。ただし、例外も存在します。貿易収支や金利など、それぞれの指標が市場心理に影響を与えます。

実際のところ、市場はしばしば実際の結果そのものではなく、多数の市場参加者が抱いていた「期待」に反応します。「噂で買い、事実で売る」という古い株式市場の格言がありますが、これはその本質を的確に表しています。また、大きな変化がないことが、予想外のニュースよりも市場に大きな変動を引き起こす場合もあります。


作者: Yevgeniy Koshtenko

 
CatBoostRegressorの基本モデルは何ですか？
 
Evgeniy Chernish #:
CatBoostRegressorの基本モデルは何ですか？

勾配ブースティングです。

 
著者LLMモデルのテキストをそのままコピーしないでください！
 

ありがとう、興味深い記事だ。

あとは価格とセンチメントのサイン（CFTCのCOTレポート）を加えるだけで、聖杯は 手に入る。）

 
Aleksey Vyazmikin #:
著者LLMモデルの文章をそんなにあからさまにコピーしないでください！

しかし、この記事は手書きだ

 
Aleksey Vyazmikin #:
著者LLMモデルの文章をそのままコピーしないでください！

モデレーターは公正であり、LLMからの記事を許可しない)

 
Aleksey Nikolayev 。）

ありがとうございます。次の記事では、MFXBookから入手したトレーダーのセンチメントの分析も行う予定ですが、今のところ、センチメントの履歴を保存する場所が見つからず、いくつかの問題があります）。

 

私が理解できないのは、MQは何をするのか、ということだ。


それが上記の筆者のシグナルだ。

 
Yevgeniy Koshtenko #:

ありがとうございます。次の記事では、MFXBookから入手したトレーダーのセンチメントの分析も行う予定ですが、今のところ、センチメントの履歴がどこに保存されているのかわからず、いくつかの問題があります）。

ここから ご覧ください。このトピックに関する古い記事。

 
Yevgeniy Koshtenko #:

しかし、その記事は手書きである

引数として - 文章では、誰のコードかわからない...

「私たちの コードでは、予測関数は確率で動作します。

"残念ながら、あなたの コードにはまだ結果の明示的な視覚化がありません"

そして、そこには奇妙なことがたくさんあった。もう頭から消えてしまったので、今はもう読まない。

もちろん、話題は面白いのだが、思考の言い回しに違和感を感じる文章だった。

せっかくこの問題を取り上げたのだから、次回はマクロ経済データ全般の有用性を、公表前のデータを使ったモデルのトレーニングでチェックすることを提案したい。つまり、我々がインサイダーであった場合の話である。アナリストが属する月が始まる前に、さまざまな形でシフトすることが可能なのだ。

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