Marktprognose basierend auf makroökonomischen Indikatoren - Seite 14

 

Es scheint mir sinnvoll zu sein, mit kürzeren Zeiträumen zu modellieren, zumindest mit täglichen Daten.

Nimmt man eineinhalb Jahre Geschichte, kann man die langfristigen Korrelationen erkennen und bei Korrekturen mit einem Zeithorizont von einigen Tagen bis zu mehreren Wochen kaufen.

Wenn wir 4h nehmen, brauchen wir mehrere Monate Geschichte und einen Positionshorizont von ein paar Tagen

 

Nach monatlichen Eröffnungskursen vom 01. 10. 2011 bis heute nach der Methode https://www.mql5.com/ru/articles/250


Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
  • 2011.02.07
  • Yousufkhodja Sultonov
  • www.mql5.com
Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, а те, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и психологических факторов. Непосредственный учет всех составляющих осложнен как различием природы, так и причиной воздействия этих факторов. На основании разработанной регрессионной модели в статье сделана попытка прогнозирования рыночной цены.
 

So begann das Rating unmittelbar nach der Krise (basierend auf 7 Daten vom 01. 03. bis 01. 08. 2009 - fette blaue Linie) und das Folgende hätte man vorhersagen können (rot-grüne Linie der berechneten Werte), was auch ungefähr eingetreten ist (blaue Linie der tatsächlichen Daten):


 
yosuf:

So begann das Rating unmittelbar nach der Krise (basierend auf 7 Daten vom 01. 03. bis 01. 08. 2009 - fette blaue Linie) und das Folgende hätte man vorhersagen können (rot-grüne Linie der berechneten Werte), was auch ungefähr eingetreten ist (blaue Linie der tatsächlichen Daten):


Eine Vorhersagekurve, die so aufgebaut ist, dass jede Vorhersage dem letzten bekannten Preis um einen Schritt voraus ist, hat im Durchschnitt einen viel kleineren Vorhersagefehler als Ihre Vorhersagekurve. Außerdem muss es in der Geschichte Zeitabschnitte gegeben haben, in denen Ihre Trendvorhersage genau das Gegenteil war. Ich empfehle, dass Sie Ihre Methode durch die Vergangenheit laufen lassen und den RMS-Fehler aller Vorhersagen berechnen, ohne in die Zukunft zu blicken, und ihn durch den RMS-Fehler aller Vorhersagen auf der Basis "zukünftiger Wert gleich letzter bekannter Wert" pronormalisieren. Wenn Ihr normalisierter Effektivwert der Vorhersagen kleiner als 1 ist, werde ich mich sehr für Ihre Methode interessieren.
 

Letzte Woche wurde also das US-BIP-Wachstum für das erste Quartal 2015 veröffentlicht. Ich habe meine Vorhersage für die nächsten zwei Quartale durchgeführt, und das Ergebnis ist wie folgt.

BIP:

S&P500:

Meine Vorhersage des BIP-Wachstums für das erste Quartal war nicht so niedrig wie das enthüllte Wachstum. Letzteres ist jedoch nur eine Schätzung, die mehrmals angepasst werden wird. Der S&P500 steigt weiter an. Eine Rezession ist noch nicht in Sicht.

 

Hallo.

Vor langer Zeit, als ich noch ein Kind war, als ich gerade anfing, den Markt zu verstehen, hatte ich ähnliche Ideen wie Sie.

Ich habe gezeigt, dass die technische Analyse (Suche nach allen möglichen Zahlen usw.) nicht funktioniert und keine Vorhersagekraft hat.

Ich habe in etwa das getan, was Sie in Bezug auf die Mathematik getan haben, aber in Bezug auf den physikalischen Sinn. Nämlich:

1. Wir speichern die Historie, z.B. auf M5, lange genug, z.B. hundert oder mehr tausend Takte, besser sind natürlich mehrere hunderttausend Takte.

2. Wir wählen ein Segment von z.B. n = 144 (12 Stunden) Balken am Ende des Diagramms. Dies ist der letzte Stand der Barren, der aktuelle Stand des Marktes.

3. Beginnen Sie in Schritten von 1, ein Fenster der Breite n in die Vergangenheit zu schieben. Und lesen Sie den linearen Korrelationskoeffizienten von Pearson. Sie sinkt allmählich von 1 auf einen bestimmten Wert, steigt dann wieder an und nähert sich bei diesen Schwankungen natürlich immer wieder der Einheit...

4. Führen Sie eine Schwelle ein. Zum Beispiel Level = 0,9. Der Schwellenwert kann niedriger oder höher sein, aber das spielt keine Rolle. Und bestimmen Sie die Koordinaten all jener gefundenen Stücke der Geschichte, wenn die Form des Diagramms mit dem Korrelationskoeffizienten höher als der Schwellenwert mit dem interessanten Stück am Ende des Diagramms übereinstimmt.

5. Ein wichtiger Schritt: Für die Länge des Interesses (die Länge der Vorhersage, z.B. auch 12 Stunden) definieren wir "After-Bites", d.h. Stücke des Diagramms, die auf die Stücke folgen, die wir gefunden haben und die gut geformt sind, um mit dem Stück am Ende zusammenzufallen. Wir führen eine Vorverarbeitung nach Vorzeichen durch (wenn die Korrelation der Chunks kleiner als Minus-Level ist, kehren wir das Vorzeichen der Afterbites um), nach Maßstab(Standardabweichungen oder etwas anderes), und solche gefundenen und vorverarbeiteten Afterbites mitteln wir. Der Gedanke ist einfach: Wenn es eine gewisse Wiederholbarkeit, eine gewisse Regelmäßigkeit gibt, dass man nach einer solchen Finte in der Regel auch diese Finte bekommt, dann ist das statistisch signifikant.

6. Als Ergebnis der Mittelwertbildung haben wir: praktisch eine horizontale Gerade... Natürlich nicht perfekt, nicht gerade und nicht waagerecht, aber offensichtlich auf das Ziel ausgerichtet: 50/50 Chance, nach oben und unten zu gehen, eine solche "Prognose" ...

7. Fazit: Dieses Ergebnis der Mittelwertbildung zeigt (und ich kann es aus anderen Ideen beweisen), dass alle Ideen der technischen Analyse im Sinne von "nachdem eine solche Drehung skizziert ist, geht es meist in diese Richtung" - Unsinn für Dummköpfe sind.

 
Dr.Fx:

Hallo.

Vor langer Zeit, als ich noch ein Kind war, als ich gerade anfing, den Markt zu verstehen, hatte ich ähnliche Ideen wie Sie.

Ich habe gezeigt, dass die technische Analyse (Suche nach allen möglichen Zahlen usw.) nicht funktioniert und keine Vorhersagekraft hat.

Ich habe in etwa das getan, was Sie in Bezug auf die Mathematik getan haben, aber in Bezug auf den physikalischen Sinn. Nämlich:

1. Wir speichern die Historie, z.B. auf M5, lange genug, z.B. hundert oder mehr tausend Takte, besser sind natürlich mehrere hunderttausend Takte.

2. Wir wählen ein Segment von z.B. n = 144 (12 Stunden) Balken am Ende des Diagramms. Dies ist der letzte Stand der Barren, der aktuelle Stand des Marktes.

3. Beginnen Sie in Schritten von 1, ein Fenster der Breite n in die Vergangenheit zu schieben. Und lesen Sie den linearen Korrelationskoeffizienten von Pearson. Sie sinkt allmählich von 1 auf einen bestimmten Wert, steigt dann wieder an und nähert sich bei diesen Schwankungen natürlich immer wieder der Einheit...

4. Führen Sie eine Schwelle ein. Zum Beispiel Level = 0,9. Der Schwellenwert kann niedriger oder höher sein, aber das spielt keine Rolle. Und bestimmen Sie die Koordinaten all jener gefundenen Stücke der Geschichte, wenn die Form des Diagramms mit dem Korrelationskoeffizienten höher als der Schwellenwert mit dem interessanten Stück am Ende des Diagramms übereinstimmt.

5. Ein wichtiger Schritt: Für die Länge des Interesses (die Länge der Vorhersage, z.B. auch 12 Stunden) definieren wir "After-Bites", d.h. Stücke des Diagramms, die auf die Stücke folgen, die wir gefunden haben und die gut geformt sind, um mit dem Stück am Ende zusammenzufallen. Wir führen eine Vorverarbeitung nach Vorzeichen durch (wenn die Korrelation der Chunks kleiner als Minus-Level ist, kehren wir das Vorzeichen der Afterbites um), nach Maßstab(Standardabweichungen oder etwas anderes), und solche gefundenen und vorverarbeiteten Afterbites mitteln wir. Der Gedanke ist einfach: Wenn es eine gewisse Wiederholbarkeit, eine gewisse Regelmäßigkeit gibt, dass man nach einer solchen Finte in der Regel auch diese Finte bekommt, dann ist das statistisch signifikant.

6. Als Ergebnis der Mittelwertbildung haben wir: praktisch eine horizontale Gerade... Natürlich nicht perfekt, nicht gerade und nicht waagerecht, aber offensichtlich auf das Ziel ausgerichtet: 50/50 Chance, nach oben und unten zu gehen, eine solche "Prognose" ...

7. Die Schlussfolgerung: dieses Ergebnis der Mittelwertbildung zeigt (und ich kann es aus anderen Ideen beweisen), dass alle Ideen der technischen Analyse im Sinne von "nachdem eine solche Wendung skizziert ist, geschieht es normalerweise so" - Unsinn für Trottel.

Wie hoch ist die Anzahl der Übereinstimmungen für welche Parzellengröße, so dass das Ergebnis als statistisch signifikant bezeichnet werden kann?

Nach welchem Kriterium wird der Schwellenwert ausgewählt?

Und schließlich wäre es gut zu verstehen, ob kleine Unterschiede, die durch den Korrelationskoeffizienten nicht wahrgenommen werden, signifikant sind,

Wesentlich, um die Richtung der Vorhersage zu ändern (mit anderen Worten, schütten wir nicht das Kind mit dem Bade aus)?

Niemand hat den Schmetterlingseffekt rückgängig gemacht, und zwar im Moment der Konsolidierung, wenn nichts passiert und die zukünftige Bewegung vorbereitet wird.

 
Vladimir:

Letzte Woche wurde also das US-BIP-Wachstum für das erste Quartal 2015 veröffentlicht. Ich habe meine Vorhersage für die nächsten zwei Quartale durchgeführt , und das Ergebnis ist wie folgt.

BIP:

S&P500:

Wenn Sie nichts dagegen haben, )))) Was auf den Diagrammen steht - in txt oder csv speichern. Die beiden Dateien sind


Datum;BIP;BIP_N;BIP_F

N = Blaue Linie
F = Rote Linie

------------------------ и

Date;S&P500;S&P500_Q;S&P500_F

Q = Blaue Linie
F = Rote Linie
 

Neue Vorhersagen:

S&P500:

BIP:

Der Trend hat sich bisher nicht geändert. Die Wirtschaft wird nur langsam wachsen. Es gibt keine Inflation. Die Preise steigen mäßig, die Löhne steigen langsam. Es gibt keinen Grund für steigende Zinssätze. Mein Modell sagt voraus, dass die Fed die Zinssätze in diesem Jahr nicht ändern wird. Da die Zinssätze jedoch von Menschen festgelegt werden, die Fehler machen, können Sie sich nicht auf die mechanischen Vorhersagen dieser Zinssätze verlassen.

 
Vladimir:

Neue Vorhersagen:

S&P500:

BIP:

Der Trend hat sich bisher nicht geändert. Die Wirtschaft wird nur langsam wachsen. Es gibt keine Inflation. Die Preise steigen mäßig, die Löhne steigen langsam. Es gibt keinen Grund, die Zinssätze zu erhöhen. Mein Modell sagt voraus, dass die Fed die Zinssätze in diesem Jahr nicht ändern wird. Da die Zinssätze jedoch von Menschen festgelegt werden, die Fehler machen, kann man sich nicht auf mechanische Vorhersagen über Zinssätze verlassen.

Die FedRezrv wird die Zinsen in diesem Jahr - im Herbst - unbedingt anheben wollen. Er hat es selbst angekündigt. Feierlich.