Discussão do artigo "Florestas Aleatórias na Previsão das Tendências" - página 8
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Não, não está claro - eu não tenho um gato e duvido que a temperatura de qualquer animal de estimação seja relevante para as informações de câmbio.
A propósito, acredito 100% que a dinâmica da temperatura do gato terá uma correlação diferente de zero com a série de preços de um instrumento financeiro
Bem, você afirmou anteriormente que todos os dados têm poder de previsão. É claro que estamos falando de previsão de mercados financeiros.
Se o poder de computação de nossos computadores nos permitisse usar todas as informações disponíveis, inclusive a temperatura do gato, ela seria simplesmente eliminada do processo de cálculo. Mas como os recursos são limitados, temos de usar nossa própria cabeça.Quanto à correlação, o fato de ela ser diferente de zero é um dado, zero raramente pode acontecer. Mas é quase zero. Em geral, compre um gato, coloque um termômetro nele e verifique )) Talvez você tenha sorte e ele o torne rico ).
Agora, você disse anteriormente que todos os dados têm poder de previsão. É claro que estamos falando de previsão dos mercados financeiros.
Se o poder de computação de nossos computadores nos permitisse usar todas as informações disponíveis, inclusive a temperatura do gato, elas seriam simplesmente descartadas no processo de cálculo. Mas como os recursos são limitados, temos que usar nossa própria cabeça.Sobre a correlação, o fato de ela ser diferente de zero - nem é preciso dizer que zero em geral raramente acontece, mas quase zero. Em geral, compre um gato, coloque um termômetro nele e verifique )) Talvez você tenha sorte e ele o torne rico )
você está mentindo - cito a mim mesmo"Eu lhe dou a resposta à sua pergunta - há algum "poder preditivo" em todos os dados. E daí? Há algum tipo de informação em todos os dados de câmbio".
Se você tiver um conjunto de centenas de milhares de observações, a questão da potência do computador seria relevante.
você está mentindo - cito a mim mesmo"Eu lhe dou a resposta à sua pergunta - há algum "poder preditivo" em todos os dados. E daí? Há algum tipo de informação em todos os dados de forex.".
carne:
Você afirmou anteriormente que há poder de previsão em todos os dados
E qual é a mentira?
E qual é a mentira?
Eu me decodifiquei na segunda frase.
Ou seja, informação = poder de previsão? Como você pode ter tanta certeza disso? Se eu lhe disser alguns dos "dados de câmbio", você poderá prever o preço com base neles?
Não há apenas câmbio, mas também mercados de ações, mercados de commodities e muitas outras coisas.... Tudo está interconectado.
faa1947:
Tenho uma dúzia de clientes aqui. Antes de se comunicarem comigo, todos estavam alegres e animados, mas agora estão tristes e pensativos.
faa1947, mostre como seu modelo funciona no exemplo abaixo. A primeira coluna é a série modelada, a segunda e a terceira colunas são os preditores. Qual é o poder de previsão desses preditores?
Qual é o poder de previsão desses preditores?
Aparentemente, os números não são aleatórios. Verifiquei isso de forma muito simples: gerei três linhas de 40 linhas aleatoriamente e apliquei o neuronka a elas. Em dados aleatórios, a capacidade de generalização é visivelmente pior do que nos dados mencionados acima.
Eu estaria interessado em diferentes abordagens algorítmicas universais para determinar a capacidade de previsão desses dois preditores. Econometria, neurônica e redes profundas são bem-vindas. Mostre-nos o que eles podem fazer. Você pode mostrar algum parâmetro que caracterize a capacidade preditiva desses preditores (coeficiente de correlação, informações mútuas, RMS e outras invenções) ou mostrar a comparação entre o resultado do modelo e a série simulada.
Coloquei a amostra em um formato adequado para classificação binária, ou seja, para calcular a variável dependente e ver se ela está acima ou abaixo de zero (arquivo CSV no arquivo anexo), pesquisei com a libVMR e obtive este modelo:
/**
* A qualidade da modelagem:
*
* TruePositives: 9
* TrueNegatives: 11
* FalsePositives: 0
* FalseNegatives: 0
* Sensibilidade da capacidade de generalização: 100.0%
* Especificidade da capacidade de generalização: 100,0%
* Capacidade de generalização: 100,0%
*/
double x0 = 2,0 * (v0 + 0,96485) / 1,900503 - 1,0;
double x1 = 2,0 * (v1 + 1,00814) / 2,399897 - 1,0;
y = 0,12981203254657206 + 0,8176828303879957 * x0 + 1,0 * x1 -0,005143248786272694 * x0 * x1;
O segredo da "alta generalização" de sua amostra é revelado: o valor da primeira coluna é a soma dos valores das outras duas colunas.