Предсказание рынка на основе макроэкономических показателей - страница 11
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
Наверно такая наивность возникает из-за отсутствия реализации этой модели?
А что до сих пор не реализовал?
Помнится пару лет назад шум был по поиску прогеров, за это время можно было mql не то что выучить, асом стать.
Невозможно произвести преобразование исходного нестационарного ряда в эквивалентный ему стационарный. Проделать с исходным рядом можно самые разные манипуляции, но надо понимать, что полученный результат может оказаться неэквивалентным исходному. Именно это и происходит в том случае, когда проделывают "преобразование нестационарного ряда в стационарный".
Почему же невозможно? Очень даже возможно и делалось десятилетяими. Доказать довольно просто. Если существует модель с нестационарными данными:
(1) y = f(x1,x2,...)
то должна существовать модель на преобразованных (дифференцированных) стационарных данных
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
где dy, dx1, dx2 ... это наши стационарные данные. Преобразование обратно к нестационарным данным довольно просто:
y[i] = y[i-1] + dy
Находить модели (1) нестационарных данных довольно трудно. Находить модели (2) стационарных данных намного проще. Попробую также объяснить по-проще. Если я вам дам значение произведённого валового продукта за какой-то квартал, домустим 100блн долларов (нестационарный вход x1), сможете ли вы предсказать индекс Дау Джонса (нестационарный выход y)? Никто в мире такую задачу решить не сможет. А если я вам скажу что производство валового продукта упало на 5% (dx1), сможете ли вы предсказать изменение индекса Дау Джонса за тот же промежуток веремени (dy)? Это намного легче так как это не требует знания абсолютных значений валового продукта и индекса. По крайней мере знак изменения индекса (минус) можно предсказать со 100% точностью. А нам как раз это намного нужнее для зарабатывания денег чем знание абсолютного значения Дау, 15000 или 18000.
Хотя я не отрицаю что ракетчикам очень важно знать как раз положение цели, а не приращения такового, чтобы попасть в цель. Может поэтому ракетчикам трудно заработать на рынке: они никак не могут расстаться со своим представлением о цене как движущейся цели :)
Попробовал своей моделью предсказать рост GDP. Получилось довольно прилично, модель нашла по крайнейе мере 3 предсказателя, каждый из которых увеличил точность предсказаний. Внизу синия линия это реальное изменение GDP, красная линия это предсказания без заглядывания в будущее:
Модель предсказывает рост GDP в текущем (Q1 2015) и следующем (Q2 2015) квартале. Рынок должен тоже идти вверх.
Попробовал своей моделью предсказать рост GDP. Получилось довольно прилично, модель нашла по крайнейе мере 3 предсказателя, каждый из которых увеличил точность предсказаний. Внизу синия линия это реальное изменение GDP, красная линия это предсказания без заглядывания в будущее:
Модель предсказывает рост GDP в текущем (Q1 2015) и следующем (Q2 2015) квартале. Рынок должен тоже идти вверх.
Что такое "предсказание без заглядывания в будущее"? Этот участок - это форвард-тест модели?
Да, форвард тест. Хотя и форвард тест можно обмануть если предсказатели выбрать со знанием всей истории. Например, можно найти кучу статей рекомендующих определённые предсказатели рынка, например рост валового продукта, уровень безработицы, консьюмер прайс индекс, и т.п. А потом предсказывать прошлое по этим предсказателям не осознавая что эти предсказатели были рекомендованы на основе всей доступной истории. В моём случае, предсказатели и модель выбираются только на данных до предсказываемого квартала.
Еще раз спрошу - вот этот график строится как? Вы брали модель, построенную ДО 2000 года и прогнали ее без переобучения на этих данных или как?
Форвард на сколько значений вперед?
1)
Почему же невозможно? Очень даже возможно и делалось десятилетяими. Доказать довольно просто. Если существует модель с нестационарными данными:
(1) y = f(x1,x2,...)
то должна существовать модель на преобразованных (дифференцированных) стационарных данных
(2) dy = df/dx1*dx1 + df/dx2*dx2 + ...
где dy, dx1, dx2 ... это наши стационарные данные. Преобразование обратно к нестационарным данным довольно просто:
y[i] = y[i-1] + dy
2)
Находить модели (1) нестационарных данных довольно трудно. Находить модели (2) стационарных данных намного проще. Попробую также объяснить по-проще. Если я вам дам значение произведённого валового продукта за какой-то квартал, домустим 100блн долларов (нестационарный вход x1), сможете ли вы предсказать индекс Дау Джонса (нестационарный выход y)? Никто в мире такую задачу решить не сможет. А если я вам скажу что производство валового продукта упало на 5% (dx1), сможете ли вы предсказать изменение индекса Дау Джонса за тот же промежуток веремени (dy)? Это намного легче так как это не требует знания абсолютных значений валового продукта и индекса. По крайней мере знак изменения индекса (минус) можно предсказать со 100% точностью. А нам как раз это намного нужнее для зарабатывания денег чем знание абсолютного значения Дау, 15000 или 18000.
3)
Хотя я не отрицаю что ракетчикам очень важно знать как раз положение цели, а не приращения такового, чтобы попасть в цель. Может поэтому ракетчикам трудно заработать на рынке: они никак не могут расстаться со своим представлением о цене как движущейся цели :)
1) Это -- мягко говоря -- чушь на постном масле.
2) Продемонстрируй на конкретном примере. Благо, в терминале хватает рядов, и все они нестационарные. Как по-твоему будет выглядеть преобразованный ряд? Стационарным?
3) Ракетчики знают своё дело.
Вспомни, что представляют собой
1) стационарный случайный процесс
2) нестационарный случайный процесс
и в чём их отличие.
2) Продемонстрируй на конкретном примере. Благо, в терминале хватает рядов, и все они нестационарные. Как по-твоему будет выглядеть преобразованный ряд? Стационарным?
Еще раз спрошу - вот этот график строится как? Вы брали модель, построенную ДО 2000 года и прогнали ее без переобучения на этих данных или как?
Форвард на сколько значений вперед?
Пример в моём первом посту. По остальным пунктам вашего поста, пожалуйста, высказывайтесь хоть с какой-то поддержкой своих умозаключений, а то это выглядет как спор с 5-и классником.
Ну, не буду мешать из пещеры своего 5-го класса... ;))
Замечу лишь, что это твоё утверждение из первого поста
gpwr:
Без стационарности не одна модель работать не будет.
справедливо лишь для того ограниченного класса моделей, которому тебя обучили "твои университеты".
Но этим ограниченным классом множество всех возможных моделей вовсе не ограничивается.
Из первого поста видно, что работа проделана большая. И, думаю, что небесполезная. Успехов.