Makroekonomik göstergelere dayalı piyasa tahmini - sayfa 58
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Daha fazla görsel resim:
Yine, yöntemim S&P500'ü tahmin etmiyor. Durgunlukları tahmin ediyor. 2020 resesyonu henüz bitmedi. Tahminle ilgili herhangi bir sorun yok.
...
1. Tahminciler, durgunlukları tahmin etme yetenekleri nedeniyle seçilir. Seçim, benim etkim ve fikrim olmadan otomatik olarak yapılır.
2. Derecelendirme ölçeği, önerilen satın al ve sat stratejisinin satın al ve tut stratejisinden ne kadar daha karlı olduğunu gösterir.
3. Tarihi yerler, bireysel ekonomik göstergelerin tarihinin derinliği ile sınırlıdır
Tek olası eleştiri, tarihsel sonuçların gelecekteki durgunluk tahminlerinin doğruluğunu garanti etmemesidir. Gösterilen grafikteki tüm sonuçlar, Aralık 2019'daki son durgunluk sinyali dışında tarihsel olarak ayarlanmıştır.
Yapıcı bir diyalog için, durgunlukları tahmin etmek için sistemimin/modelimin doğruluğunu diğer temel veya teknik sistemlerle karşılaştırmayı öneriyorum. Ayrıca sistemimin getirisini + düşüşünü S&P500 ticareti yapan diğer sistemlerle karşılaştırabilirsiniz.
Basitçe sorayım: Durgunluk tahmin sisteminiz bu durgunluğu öngördü mü ve ne kadar süre önce?
https://www.google.com/amp/s/ria.ru/amp/20200616/1572964400.html
Basitçe sorayım: Durgunluk tahmin sisteminiz bu durgunluğu öngördü mü ve ne kadar süre önce?
https://www.google.com/amp/s/ria.ru/amp/20200616/1572964400.html
Çarşaf yorumlarından önce yorumlarını okuyor musun?
Vladimir, " Bu strateji Aralık 2019'da sat sinyali verdi. Şu ana kadar alım sinyali vermiyor. Anlaşılan piyasa düşecek." (ile).
Dolayısıyla görev, mevcut ekonomik göstergelere dayalı olarak S&P 500 endeksini tahmin etmektir.
Adım 1: Göstergeleri bulun. Göstergeler burada halka açıktır: http://research.stlouisfed.org/fred2/ Bunlardan 240.000 adet bulunmaktadır. En önemlisi GSYİH büyümesi. Bu gösterge her çeyrekte hesaplanır. Dolayısıyla adımımız - 3 ay. Daha kısa bir süre için tüm göstergeler 3 aylık bir süre için yeniden hesaplanır, geri kalanı (yıllık) atılır. Ayrıca Amerika Birleşik Devletleri dışındaki tüm ülkeler için göstergeleri ve derin bir geçmişi olmayan (en az 15 yıl) göstergeleri de atıyoruz. Böylece, özenli bir çalışma ile bir grup göstergeyi filtreliyoruz ve yaklaşık 10 bin gösterge elde ediyoruz. S&P 500 endeksini bir veya iki çeyrek ilerisini tahmin etmek için daha spesifik bir görev formüle ediyoruz, üç aylık periyotlarla 10 bin ekonomik gösterge mevcut. R'de mümkün olmasına rağmen her şeyi MatLab'da yapıyorum.
Adım 2: Türev alma ve normalleştirme yoluyla tüm verileri durağan forma dönüştürün. Burada birçok yöntem var. Ana şey, orijinal verilerin dönüştürülen verilerden geri yüklenebilmesidir. Durağanlık olmadan hiçbir model çalışmayacaktır. Dönüşüm öncesi ve sonrası S&P 500 serisi aşağıda gösterilmiştir.
Adım 3: Bir model seçin. Belki bir sinir ağı. Çok değişkenli doğrusal regresyon yapılabilir. Çok değişkenli polinom regresyonu yapabilirsiniz. Doğrusal ve doğrusal olmayan modelleri test ettikten sonra, verilerin çok gürültülü olduğu ve doğrusal olmayan bir modele girmenin anlamsız olduğu sonucuna varıyoruz. y = S&P 500 ve x = 10 bin göstergeden biri olan y(x) grafiği, neredeyse dairesel bir buluttur. Böylece, görevi daha da özel olarak formüle ediyoruz: çok değişkenli doğrusal regresyon kullanarak üç aylık dönemli 10 bin ekonomik göstergeye sahip S&P 500 endeksini bir veya iki çeyrek ileride tahmin edin.
Adım 4: En önemli ekonomik göstergeleri 10 bin arasından seçiyoruz (sorunun boyutunu küçültüyoruz). Bu en önemli ve zor adımdır. Diyelim ki S&P 500'ün tarihini 30 yıl (120 çeyrek) olarak alıyoruz. S&P 500'ü çeşitli türden ekonomik göstergelerin doğrusal bir bileşimi olarak temsil etmek için, bu 30 yılda S&P 500'ü doğru bir şekilde tanımlamak için 120 göstergeye sahip olmak yeterlidir. Ayrıca, 120 gösterge ve 120 S&P 500 değerinden oluşan bu kadar doğru bir model oluşturmak için göstergeler kesinlikle herhangi biri olabilir.Bu nedenle, giriş sayısını açıklanan fonksiyon değerlerinin sayısının altına düşürmeniz gerekir. Örneğin, en önemli 10-20 girdi göstergesini arıyoruz. Çok sayıda aday tabandan (sözlük) seçilen az sayıda girdiyle verileri tanımlamanın bu tür görevlerine seyrek kodlama denir.
Tahmin girdilerini seçmek için birçok yöntem vardır. hepsini denedim. İşte ana ikisi:
İşte S&P 500 ile en yüksek korelasyon katsayısına sahip ilk 10 gösterge:
İşte S&P 500 ile en çok karşılıklı bilgi içeren ilk 10 gösterge:
Gecikme, simüle edilmiş S&P 500 serisine göre giriş serisinin gecikmesidir.Bu tablolardan görülebileceği gibi, en önemli girdileri seçmenin farklı yöntemleri, farklı girdi kümeleriyle sonuçlanır. Nihai hedefim model hatasını en aza indirmek olduğundan, ikinci girdi seçim yöntemini seçtim, yani. tüm girdilerin numaralandırılması ve en az hata veren girdinin seçimi.
...
Çarşaf yorumlarından önce yorumlarını okuyor musun?
Vladimir, " Bu strateji Aralık 2019'da sat sinyali verdi. Şu ana kadar alım sinyali vermiyor. Anlaşılan piyasa düşecek." (ile).
Çalışma üzerinde algılanamayan bir öznel faktörün varlığı ve etkisi sorusuna, bu adımları dikkatlice tekrar okumanızı ve öznelliğin bu içlerinde bulunmadığından veya nihai sonucu değiştirmediğinden emin olmanızı öneririm...
... Sonuç olarak, birlikte tahminde bulunmak için veri analizi yönteminin kendisine değil, kişisel öznelliğe güvenmek gerektiği sonucuna varırdık. çalışmak.