FOREX - Trends, Prognosen und Auswirkungen 2015 - Seite 600
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Pips Ziele 3-5 Pips Stop 15, und Scalping Ziele 15-30, Stop 100 Pips... Scalping mit Indikatoren, und Pipsing durch Intuition der Ferse des linken Hinterbeins...
Also gut, hör auf mit dem Unsinn.)
Verstehen Sie eine einfache Sache, der Handel kann nicht auf Stäbchen oder Strichen basieren, die aus heiterem Himmel auf ein Diagramm gezeichnet werden.
Ich habe das Ganze geschlossen und das ist das Ergebnis.
Ich werde ein paar Flöhe in meine Tasche stecken. (Ich werde etwas Geld herausholen.)
Ich habe alles geschlossen und das ist das Ergebnis
Ich werde ein paar Flöhe in meine Tasche stecken. (Ich werde etwas Geld abheben)
Flöhe sprangen in meine Tasche.
Mythisch du schläfst und das Audit ist hier um Schulden einzutreiben )
Flöhe haben sich auf das Karma gestürzt.
Gekauft EUR/USD und GBP/USD
Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Testen von Handelsstrategien
Vorhersage des Marktes auf der Grundlage makroökonomischer Indikatoren
gpwr, 2015.02.12 05:15
Die Aufgabe besteht also darin, den S&P 500 Index auf der Grundlage der verfügbaren Wirtschaftsindikatoren vorherzusagen.
Schritt 1: Finden Sie die Indikatoren. Die Indikatoren sind hier öffentlich zugänglich: http://research.stlouisfed.org/fred2/. Es gibt 240.000 davon. Das wichtigste ist das BIP-Wachstum. Dieser Indikator wird jedes Quartal berechnet. Daher beträgt unser Schritt 3 Monate. Alle Indikatoren mit kürzerem Zeithorizont werden auf 3 Monate umgerechnet, der Rest (jährlich) wird verworfen. Wir verwerfen auch die Indikatoren für alle Länder außer den USA und die Indikatoren, die keine lange Historie haben (mindestens 15 Jahre). Also sichten wir mühsam eine Reihe von Indikatoren und erhalten etwa 10 Tausend Indikatoren. Wir formulieren eine spezifischere Aufgabe, um den S&P 500 Index für ein oder zwei Quartale im Voraus zu prognostizieren, wobei wir 10 Tausend Wirtschaftsindikatoren mit einem vierteljährlichen Zeitraum haben. Ich mache alles in Matlab, aber es ist auch möglich, es in R zu machen.
Schritt 2: Umwandlung aller Daten in eine stationäre Form durch Differenzierung und Normalisierung. Es gibt eine ganze Reihe von Methoden. Die Hauptsache ist, dass die umgewandelten Daten aus den ursprünglichen Daten wiederhergestellt werden können. Ohne Stationarität wird kein Modell funktionieren.
Schritt 3: Wählen Sie ein Modell. Optional ein neuronales Netz. Optional eine mehrvariablelineare Regression. Optional eine multivariable polynomiale Regression. Nachdem wir lineare und nichtlineare Modelle ausprobiert haben, kommen wir zu dem Schluss, dass die Daten so verrauscht sind, dass es keinen Sinn macht, ein nichtlineares Modell anzupassen, da der y(x)-Graph mit y = S&P 500 und x = einer von 10 Tausend Indikatoren fast eine runde Wolke ist. Somit ist unsere Aufgabe noch klarer formuliert: Vorhersage des S&P 500 Index für ein oder zwei Quartale im Voraus, mit 10 Tausend Wirtschaftsindikatoren mit vierteljährlicher Periode, unter Verwendung einer multivariablen linearen Regression.
Schritt 4: Wählen Sie die wichtigsten Wirtschaftsindikatoren aus 10 Tausend aus (reduzieren Sie die Dimension des Problems). Dies ist der wichtigste und schwierigste Schritt. Nehmen wir an, die Geschichte des S&P 500 sei 30 Jahre lang (120 Quartale). Um den S&P 500 als lineare Kombination verschiedener Wirtschaftsindikatoren darzustellen, reichen 120 Indikatoren aus, um den S&P 500 während dieser 30 Jahre genau zu beschreiben. Darüber hinaus kann es sich bei den Indikatoren um absolut beliebige Indikatoren handeln, um ein so genaues Modell von 120 Indikatoren und 120 Werten des S&P 500 zu erstellen. Wir werden also die Zahl der Eingaben unter die Zahl der beschriebenen Funktionswerte reduzieren. Wir suchen zum Beispiel nach 10-20 der wichtigsten Indikatoreinträge.