Предсказание рынка на основе макроэкономических показателей - страница 38
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Спасибо. Почитаю.
Самое трудное в создании моделей экономики это преобразование входных данных. Если посмотреть на экономические показатели (их около 10 тысяч), то они во многом отличаются друг от друга. Одни экспоненциально растут, другие дёргаются в каком-то диапазоне, другие дёргаются около нуля с возрастающей магнитудой, други рывком изменяются в середине истории, и т.п. Чтобы создать модель, все эти данные нужно изменить таким образом чтибы у них были похожие статистические характеристики, не изменяющиеся по времени. Существуют такие возможности:
1. Расчитать относительные скорости: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. Такое преобразование автоматически нормализует данные, заглядывания в будущее нет, больше ничего делать не нужно. Но большая проблема существует с нулевыми данными (x[i-1]=0) и отрицательными данными, а таких в экономических показателях много.
2. Расчитать приращения d[i] = x[i] - x[i-1]. Такому преобразованию пофигу нулевые и отрицательные данные, но приращения растут по времени для экспоненциально растущих данных как например годовой валовый продукт. Т.е. дисперсия не постоянна. Например, построить зависимость приращений ГВП от уровня безработицы нельзя так уровень безработицы колеблется в диапазоне с неизменной дисперсией, а ГВП растёт экспоненциально, с экспоненциально растущей дисперсией. Значит приращения нужно нормализовывать на изменяющуюся по времени дисперсию. Но расчитать последнюю это не так и просто.
3. Убрать из данных тренд, расчитанный например фильтром Ходрика-Прескота, а высокочастотный остаток нормализовать изменяющейся по времени дисперсией и использовать как вход модели. Проблема здесь в том что фильтр Ходрика-Прескота и другие фильтры основанные на подгонке полиномов (Savitzky-Golay filter, lowess, и т.п.) загляд.вают в будущее. Мувинг отстаёт от данных и непригоден для убирания тренда, особенно на экспоненциально растущих данных.
Другие идеи есть?
В моём последнем предсказании роста ГВП есть заглядывание в будущее. Я только после публикации обнаружил. Поэтому так хорошо модель предсказала прошлые события. Продолжаю бороться.
Существует мнение , что с изменением учетной ставки , каждый раз , происходит раскорреляция существующих зависимостей и формирование новых ... Последние семь лет ставка не менялась....
зависимостей между чем?
коэффициенты корреляции между макрофакторами глобально изменяться не могут
а сильная корреляция между переменными модели не мешает?
Пока не мешает. Пока трудно найти даже один экономический показатель способный предсказать будущее значение GDP лучше чем простое взятие самого последнего известного значения GDP. Вобще-то такой предсказатель найти можно, но только уже зная это будущее значение. Например, смотря на историю, можно отобрать хорошие предсказатели и найти довольно точную модель "прошлых" будущих значений. Но это самообман. На каждом прошлом моменте истории нужно только брать данные имеющиеся до этого момента, выбирать на них предсказатели и строить модель будущего. Но пока выбранные предсказатели на прошлых данных плохо прогнозируют будущее. "Плохо" в смысле хуже банального предсказания равного последнему известному значению. Увеличение размерности модели не увеличивает её точность. По моей теории, если не могу найти даже одного предсказателя, искать два предсказателя смысла нет согласно моим многочисленным экспериментам. Заменяя линейную модель на нелинейную только уменьшает точность.
Преобразование входных данных второй произвоидной создаёт круглое облако на графике <преобразовваное прошлое будущее>-<преобразованный предсказатель>, что подтверждает отсутствие какой-либо корелляции между вторыми производными. Предсказания получаются почти равными банальным предсказания. Корреляция между первыми производными существует, но маленькая. Но опять же, выбранный на прошлом предсказатель не годен для предсказания будущего. Наверно рыночные крахи имеют разные предпосылки. Например крах 2008 года имеет разные экономические предпосылки и предсказатели чем крах 2001 года. Без производных, данные очень сильно скореллированы и преобразовать их к одному диапазону дисперсий трудно без заглядывания в будущее. Если время будет, объясню это поподробнее.
Вот пример банальных предсказаний основанных на использовании второй производной как метода преобразования входных данных:
Для тех кто хочет попробовать свои методы преобразования входов, отбора предсказателей и построения прогозирующей модели, прикладываю матлабовскую матрицу данных. В первом столбце это даты кварталов. В остальных столбцах это разные экономические предсказатели. GDP находится в 1166 столбце (номер первого столбца с датами = 1). Дата квартала это первый день квартала по федовской методике, т.е. 1/1, 4/1, 7/1, 10/1. Данные за квартал приписываются первому числу месяца этого квартала. Например, самое последнее значение GDP приписано 10/1/2015, т.е. началу 4-го квартала 2015 года.
зависимостей между чем?
коэффициенты корреляции между макрофакторами глобально изменяться не могут
Может происходить изменение силы влияния макроданных на цену инструмента .......... т.е. последние семь лет смотрели на нон-фарм ,
изменилась ставка - смотрим на зарплаты и недельные обращения за пособиями .
здесь конечно другой случай и временной интервал совсем иной , но взаимосвязь быть может ..........
Может происходить изменение силы влияния макроданных на цену инструмента .......... т.е. последние семь лет смотрели на нон-фарм ,
изменилась ставка - смотрим на зарплаты и недельные обращения за пособиями .
здесь конечно другой случай и временной интервал совсем иной , но взаимосвязь быть может ..........
Вот как раз отбор факторов модели - это задача века. Из большого массива экономических факторов всегда можно найти такие, которые дают лучший прогноз на этом промежутке данных, но не лучший на другом промежутке. Задача решается только форвард-тестами - не самая лучшая точность, а одинаковая точность прогноза для обучающей и форвард-выборки.
После долгих траханий в конце концов я пришел к тому, что публикуемый прогноз макропоказателей лучше, чем мой и стал использовать его.
http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/18_01_07.pdf интересная статья на тему.....
Имеется такая мошенническая контора в области экономики, которая раздает бумажки под названием "Нобелевский лауреат". Это такая тусовка, огромная тусовка, тусовка, прикрывающая финансовые пузыри запада.
Посмотрите любой кризис. Кто-нибудь из этих нобелей или кто-нибудь из "великой" тройки предсказал эти кризисы?
Вот Вам и ответ.
Нобеля надо давать авторам фильма "Игра на понижение", в котором вскрыта вся подноготная по котировкам на ценные бумаги на рынке недвижимости. Казалось бы, недвижимость, Что может быть реальнее этой реальности? Тем не менее бумаги, которые отображали все эти необыкновенные показатели, придуманные нобелями, юыли фикцией, не имеющей никакого отношения к реальности. Люди это понимали, продолжали раскручивать....
А на закуску посмотрите "Волк с Уолстрита". В деталях тот уровень помойки, которых стоит за вывеской "Нобелевский лауреат". ЭТО ПРАВДА. А все, что пишет куча нобилей - стратегическая ложь. В лучшем случае можно использовать на коротких промежутках времени, как Грейнджера.
Если говорить по крупному, то все что пишут на западе на уровне макроэкономики - это игра в три стакана. Потому, что ЭКОНОМИКА - ПРОИЗВОДСТВО ПРОДУКЦИИ И УСЛУГ, А ФИНАНСЫ НЕ ИМЕЮТ ОТНОШЕНИЯ К ЭКОНОМИКЕ. Это вариант детской игры "Монополия" для взрослых. Пусть каждый ответит на простой вопрос: берем одну из самых дорогих компаний мира - гугл. Завтра выбрасываем ее, уничтожаем. Кто-то умрет с голоду, останется без штанов? Да все это известно из обычной практике. Кризис на наждаке начала 2000-х, когда индекс упал в три раза. Ну, и что?
И наконец.
Представляет ли интерес работы автора ветки? Несомненно. Кушать приходится каждый день. Очень интересная работа, но не надо забывать, что относится она к каждодневной нашей реальности, при этом надо понимать, что нобили в области рыночной экономики - мошенники, не более того. На нобелей надо забить. А вот взять кучу экономических показателей, отобрать из них те, которые влияют на предсказываемый показатель... Это очень интересно..
Удачи автору ветки.
Имеется такая мошенническая контора в области экономики, которая раздает бумажки под названием "Нобелевский лауреат". Это такая тусовка, огромная тусовка, тусовка, прикрывающая финансовые пузыри запада.
Посмотрите любой кризис. Кто-нибудь из этих нобелей или кто-нибудь из "великой" тройки предсказал эти кризисы?
Вот Вам и ответ.
Нобеля надо давать авторам фильма "Игра на понижение", в котором вскрыта вся подноготная по котировкам на ценные бумаги на рынке недвижимости. Казалось бы, недвижимость, Что может быть реальнее этой реальности? Тем не менее бумаги, которые отображали все эти необыкновенные показатели, придуманные нобелями, юыли фикцией, не имеющей никакого отношения к реальности. Люди это понимали, продолжали раскручивать....
А на закуску посмотрите "Волк с Уолстрита". В деталях тот уровень помойки, которых стоит за вывеской "Нобелевский лауреат". ЭТО ПРАВДА. А все, что пишет куча нобилей - стратегическая ложь. В лучшем случае можно использовать на коротких промежутках времени, как Грейнджера.
Если говорить по крупному, то все что пишут на западе на уровне макроэкономики - это игра в три стакана. Потому, что ЭКОНОМИКА - ПРОИЗВОДСТВО ПРОДУКЦИИ И УСЛУГ, А ФИНАНСЫ НЕ ИМЕЮТ ОТНОШЕНИЯ К ЭКОНОМИКЕ. Это вариант детской игры "Монополия" для взрослых. Пусть каждый ответит на простой вопрос: берем одну из самых дорогих компаний мира - гугл. Завтра выбрасываем ее, уничтожаем. Кто-то умрет с голоду, останется без штанов? Да все это известно из обычной практике. Кризис на наждаке начала 2000-х, когда индекс упал в три раза. Ну, и что?
И наконец.
Представляет ли интерес работы автора ветки? Несомненно. Кушать приходится каждый день. Очень интересная работа, но не надо забывать, что относится она к каждодневной нашей реальности, при этом надо понимать, что нобили в области рыночной экономики - мошенники, не более того. На нобелей надо забить. А вот взять кучу экономических показателей, отобрать из них те, которые влияют на предсказываемый показатель... Это очень интересно..
Удачи автору ветки.
Согласен нобеля дают и за фигню , порой , но и там много интересного нарыть можно ........... Смотрели фильм "маржин колл" ?
А вы разбираетесь - за что именно дают нобеля по экономике?
Есть хоть одно произведение или исследование по экономике, которое заслужило нобеля и вы его полностью прочитали и поняли?