Previsão de mercado com base em indicadores macroeconômicos - página 11
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Talvez tal ingenuidade decorra da falta de implementação deste modelo?
Por que você ainda não a implementou?
Lembro-me que há alguns anos atrás, havia um burburinho sobre a busca de progenitores, durante este tempo você não podia apenas aprender mql, você podia se tornar um ás.
É impossível transformar uma série inicial não estacionária em uma série estacionária equivalente. É possível manipular a série original de diversas maneiras, mas é preciso perceber que o resultado pode não ser equivalente à série original. É o que acontece quando se faz uma "conversão de uma série não estacionária em uma série estacionária".
Por que isso é impossível? Isso é muito possível e tem sido feito há décadas. A prova é bastante simples. Se houver um modelo com dados não estacionários:
(1) y = f(x1,x2,...)
então deve existir um modelo sobre dados estacionários transformados (diferenciados)
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
Onde dy, dx1, dx2 ... são nossos dados estacionários. A transformação de volta aos dados não estacionários é bastante simples:
y[i] = y[i-1] + dy
Encontrar modelos (1) de dados não estacionários é bastante difícil. Encontrar modelos (2) de dados estacionários é muito mais fácil. Deixe-me também tentar explicar de uma forma mais simples. Se eu lhe der o valor da produção bruta para algum trimestre, domesticamente $100 bilhões (entrada não-estacionária x1), você pode prever o índice Dow Jones (saída não-estacionária y)? Ninguém no mundo pode resolver tal problema. E se eu lhe disser que a produção bruta caiu 5% (dx1), você pode prever a mudança no índice Dow Jones durante o mesmo período de tempo (dy)? Isto é muito mais fácil, pois não é necessário conhecer os valores absolutos da produção bruta e o índice. Pelo menos o sinal da mudança no índice (menos) pode ser previsto com 100% de precisão. E só precisamos muito mais para ganhar dinheiro do que saber o valor absoluto da Dow, 15000 ou 18000.
Embora eu não negue que é muito importante que os fogueteiros conheçam apenas a posição do alvo, e não os incrementos do alvo, a fim de atingir o alvo. Talvez seja por isso que é difícil para os engenheiros de mísseis ganhar dinheiro no mercado: eles não podem abandonar sua noção de preço como um alvo móvel :)
Tentei meu modelo para prever o crescimento do PIB. Saiu bastante decente, o modelo encontrou pelo menos 3 preditores, cada um dos quais aumentou a precisão das previsões. A linha azul abaixo é a mudança real no PIB, a linha vermelha são as previsões sem olhar para o futuro:
O modelo prevê o crescimento do PIB no trimestre atual (1º trimestre de 2015) e no próximo (2º trimestre de 2015). O mercado também deve subir.
Tentei meu modelo para prever o crescimento do PIB. O modelo se mostrou bastante decente, o modelo encontrou pelo menos 3 preditores, cada um dos quais aumentou a precisão das previsões. A linha azul abaixo é a mudança real do PIB, a linha vermelha são as previsões sem olhar para o futuro:
O modelo prevê o crescimento do PIB no trimestre atual (1º trimestre de 2015) e no próximo (2º trimestre de 2015). O mercado também deve subir.
O que é "prever sem olhar para o futuro"? Esta seção é um teste de modelo avançado?
Sim, teste de avanço. Embora até mesmo o teste prospectivo possa ser enganado se os palpiteiros forem selecionados com o conhecimento de toda a história. Por exemplo, você pode encontrar muitos artigos recomendando certos preditores do mercado, tais como crescimento do produto bruto, taxa de desemprego, índice de preços ao consumidor, etc. E então prever o passado com base nesses preditores sem perceber que esses preditores foram recomendados com base em todo o histórico disponível. No meu caso, os preditores e o modelo são escolhidos apenas com base nos dados até o trimestre previsto.
Novamente, como este gráfico é construído? Você pegou um modelo construído antes do ano 2000 e o executou sem reciclagem desses dados ou o quê?
Avançar por quantos valores avançar?
1)
Por que isso é impossível? Isso é muito possível e tem sido feito há décadas. A prova é bastante simples. Se houver um modelo com dados não estacionários:
(1) y = f(x1,x2,...)
então deve existir um modelo sobre dados estacionários transformados (diferenciados)
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
Onde dy, dx1, dx2 ... são nossos dados estacionários. A transformação de volta aos dados não estacionários é bastante simples:
y[i] = y[i-1] + dy
2)
Encontrar modelos (1) de dados não estacionários é bastante difícil. Encontrar modelos (2) de dados estacionários é muito mais fácil. Deixe-me também tentar explicar de uma forma mais simples. Se eu lhe der o valor da produção bruta para algum trimestre, domesticamente $100 bilhões (entrada não-estacionária x1), você pode prever o índice Dow Jones (saída não-estacionária y)? Ninguém no mundo pode resolver tal problema. E se eu lhe disser que a produção bruta caiu 5% (dx1), você pode prever a mudança no índice Dow Jones durante o mesmo período de tempo (dy)? Isto é muito mais fácil, pois não é necessário conhecer os valores absolutos da produção bruta e o índice. Pelo menos o sinal da mudança no índice (menos) pode ser previsto com 100% de precisão. E só precisamos muito mais para ganhar dinheiro do que saber o valor absoluto do corante, 15000 ou 18000.
3)
Embora eu não negue que é muito importante para os cientistas de foguete conhecer apenas a posição do alvo, e não os incrementos do alvo, a fim de atingir o alvo. Talvez seja por isso que os cientistas de foguetes têm dificuldade em ganhar dinheiro no mercado: eles não podem abandonar sua idéia de preço como um alvo em movimento :)
1) Isso é -- para dizer de forma branda -- uma porcaria.
2) Demonstre-o com um exemplo concreto. Felizmente, existem séries suficientes no terminal, e todas elas são não-estacionárias. Como você acha que seria a série transformada? Estacionário?
3) Os cientistas de foguete conhecem seu material.
Pense no que eles são
1) processo estacionário aleatório
2) processo aleatório não estacionário
e qual é a diferença entre eles.
2) Demonstrar com um exemplo concreto. Felizmente, há muitas séries no terminal, e todas elas são não-estacionárias. Como você acha que seria a série transformada? Estacionário?
Novamente, como este gráfico é construído? Você pegou um modelo construído antes do ano 2000 e o executou sem reciclagem desses dados ou o quê?
Avançar por quantos valores avançar?
O exemplo está em meu primeiro posto. Para o resto de seu cargo, por favor, fale com pelo menos algum apoio para suas conclusões, caso contrário, parece uma discussão com um aluno do 5º ano.
Bem, eu não vou me mexer da minha caverna da 5ª série... ;))
Só vou notar que esta é a sua afirmação do primeiro posto
gpwr:
Sem estacionaridade, nenhum modelo funcionará.
só é verdade para a classe limitada de modelos que "suas universidades" lhe ensinaram.
Mas esta classe limitada não limita em nada o conjunto de todos os modelos possíveis.
Está claro, desde o primeiro posto, que muito trabalho foi feito. E, creio eu, não inútil. Boa sorte.