Marktprognose basierend auf makroökonomischen Indikatoren - Seite 5

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gpwr:

Es ist schwer, das in Kürze zu erklären. Lesen Sie hier zuerst

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B7%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F

und dann hier (das Kapitel über die gegenseitige Information, in dem die Formel angegeben ist):

http://www.jclinbioinformatics.com/content/2/1/16

Wie werden die gegenseitige Information und die Entropie berechnet?

ЗЫ А сори нашёл https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%8F

Информационная энтропия — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Информацио́нная энтропи́я — мера неопределённости или непредсказуемости информации, неопределённость появления какого-либо символа первичного алфавита. При отсутствии информационных потерь численно равна количеству информации на символ передаваемого сообщения. Например, в последовательности букв, составляющих какое-либо предложение на русском...
 

Hier sind einige Beispiele. Dow-Jones-Index mit Daten zu den Beschäftigtenzahlen außerhalb der Landwirtschaft.

Die Pfeile markieren den Drehpunkt, die Daten umfassen einen Zeitraum von über 20 Jahren.

Dieses Muster trat einmal auf, und es ist möglich, ein weiteres Muster im Zeitraum 2000-2001 zu finden. Es ist zwar möglich, sie zu programmieren, aber zwei Signale in zwanzig Jahren sind zu wenig für die Statistik.

 
gpwr:
Das kann man über jedes Modell sagen, nicht nur über Regressionsmodelle, sondern auch über neuronale Modelle, ARMA und andere. Wenn es keine Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben gibt, wird jedes Modell eine Vorhersage erstellen, nur ungenau.

Ich stimme zu, neuronale Netze sind sogar noch besser, das war mir zu dem Zeitpunkt nicht klar

Regression ist nützlich, um schnell zu testen, ob etwas mit den Daten gemacht werden kann.

d.h. zur schnellen Erstellung und Überprüfung eines empirischen Modells

aber die Beziehungen können "nicht vorhanden" oder indirekt nicht beobachtbar sein

Ich habe einmal ein solches Modell gebaut:

MICEX-Index + 5-jährige Staatsanleihen + 3-Monats-LIBOR + Brent-Preis + EU ZVR + etwas anderes

Es hat sich herausgestellt, dass diese Kombination ein relativ guter Prädiktor für die kanadische

Warum? Was ist der Zusammenhang? Niemand weiß es...

 

Meine Berechnung der gegenseitigen Information:

function I = KMI(x,y,h)
% Calculate Mutual Information between x and y based on Gaussian kernels
n=numel(y);
if nargin<3
    h=(4/3/n)^0.2;
end
q=1/(2*h^2);
I=0;
for i=1:n
    Mx=1;
    My=1;
    Jxy=1;
    for j=1:n
        if j>i
            Kx(i,j)=exp(-q*(x(i)-x(j))^2);
            Ky(i,j)=exp(-q*(y(i)-y(j))^2);
            Kx(j,i)=Kx(i,j);
            Ky(j,i)=Ky(i,j);
        end
        if i~=j
            Mx=Mx+Kx(i,j);
            My=My+Ky(i,j);
            Jxy=Jxy+Kx(i,j)*Ky(i,j);
        end
    end
    I=I+log(n*Jxy)-log(Mx)-log(My);
end
I=I/n;
 
forexman77:

Hier sind einige Beispiele. Dow-Jones-Index mit Daten zu den Beschäftigtenzahlen außerhalb der Landwirtschaft.

Die Pfeile markieren den Drehpunkt, die Daten umfassen einen Zeitraum von über 20 Jahren.

Dieses Muster ist einmal aufgetreten, und es ist möglich, ein weiteres Muster im Zeitraum 2000-2001 zu finden. Es ist möglich, dies zu programmieren, aber zwei Signale für zwanzig Jahre sind zu wenig für die Statistik.

Um makroökonomische Indikatoren für den Hochfrequenzhandel zu nutzen, sollten wir nach dem Datum ihrer Veröffentlichung handeln. Das heißt, wir haben ein Modell dieser Indikatoren, sagen ihren nächsten Wert voraus, vergleichen ihn mit dem veröffentlichten Wert und eröffnen eine Position kurz vor der Veröffentlichung der Nachrichten. Um ehrlich zu sein, bin ich jedoch nicht an einem solchen Handel interessiert. Ich bin mehr an der Vorhersage von Abstürzen interessiert. Jeder kann bei einem steigenden Markt Gewinne erzielen, aber Verluste bei einem Absturz zu vermeiden ist eine Kunst, die die Fähigkeit erfordert, den Beginn eines Absturzes von einer Korrektur zu unterscheiden.

Hier ist ein interessanteres Bild. Vor den Zusammenbrüchen war die Zahl der PERMIT1-Häuser, die gebaut werden durften, rückläufig (die vertikalen grauen Linien stellen historische Rezessionen dar):

Die einzige Rezession, vor der die Zahl der genehmigten Neubauten nicht drastisch zurückging, war die Rezession 2002-2003. Einige Ökonomen argumentieren, dass es sich in diesem Zeitraum technisch gesehen nicht um eine Rezession handelte, da es nicht zwei aufeinander folgende Quartale mit negativem BIP-Wachstum gab. Aber der Marktpreis fiel trotzdem ziemlich stark (Dotcom-Blase). Mein Modell ist ziemlich schlecht bei der Vorhersage von 2002-2003. Es wird ein zusätzlicher Indikator benötigt, der diesen Zeitraum vorhersagen kann.

Hier ein weiteres interessantes Beispiel: Die Renditekurve von Anleihen = GS5-GS3M, sagt Rezessionen gut voraus.

 
transcendreamer:

Ich habe einmal ein Modell wie dieses gebaut:

MICEX-Index + 5-jährige Staatsanleihen + 3-Monats-LIBOR + Brent-Preis + EU ZVR + etwas anderes

Es hat sich herausgestellt, dass diese Kombination ein relativ guter Prädiktor für die kanadische

Warum? Was ist der Zusammenhang? Niemand weiß es...

))) Und wie haben Sie den Kanadier damit "vorhergesagt"?

Außerdem weiß ich sogar, "was ist die Verbindung", aber die Frage ist, WIE haben Sie kanadoyen mit ihm vorhergesagt?

Angenommen, Sie haben eine Abweichung der Vorhersage von der realen Rate des Kanadas und dieses Modell "funktioniert" - was dann? Wie prognostizieren Sie, dass sich der Wechselkurs des Kanadas an den Kurs des Synthetiks anpasst, oder dass sich der Kurs des Synthetiks an den Kurs des Kanadas anpasst oder dass sich beide gegeneinander bewegen? Wie?

 
gpwr:

Um makroökonomische Indikatoren für den Hochfrequenzhandel nutzen zu können, müssen Sie nach ihrem Veröffentlichungsdatum handeln. Das heißt, wir haben ein Modell dieser Indikatoren, sagen ihren nächsten Wert voraus, vergleichen ihn mit der veröffentlichten Schätzung und eröffnen eine Position kurz vor der Veröffentlichung der Nachrichten. Um ehrlich zu sein, bin ich jedoch nicht an einem solchen Handel interessiert. Ich bin mehr an der Vorhersage von Abstürzen interessiert. Jeder kann bei einem steigenden Markt Gewinne erzielen, aber Verluste bei einem Absturz zu vermeiden ist eine Kunst, die die Fähigkeit erfordert, den Beginn eines Absturzes von einer Korrektur zu unterscheiden.

Hier ist ein interessanteres Bild. Vor den Zusammenbrüchen war die Zahl der PERMIT1-Häuser, die gebaut werden durften, rückläufig (die vertikalen grauen Linien stellen historische Rezessionen dar):

Die einzige Rezession, vor der die Zahl der genehmigten Neubauten nicht drastisch zurückging, war die Rezession 2002-2003. Einige Ökonomen argumentieren, dass es sich in diesem Zeitraum technisch gesehen nicht um eine Rezession handelte, da es nicht zwei aufeinander folgende Quartale mit negativem BIP-Wachstum gab. Aber der Marktpreis fiel trotzdem ziemlich stark (Dotcom-Blase). Mein Modell ist ziemlich schlecht bei der Vorhersage von 2002-2003. Es wird ein zusätzlicher Indikator benötigt, der diesen Zeitraum vorhersagen kann.

Hier ein weiteres interessantes Beispiel: die Renditekurve, die Rezessionen gut vorhersagt.

Bezüglich der Abstürze. Unten sehen Sie ein Diagramm des Dow Jones mit neuenHausverkäufen und denADP-EMPL-SEC-Daten.

Der ADP sagte für 2007 einen guten Rückgang voraus, oder besser gesagt, er fiel im Gleichschritt mit dem Dow Jones.

Interessant ist, dass die Verkäufe neuer Eigenheime Ende 2005 den Trend durchbrachen, der Index danach aber immer noch anstieg, aber da gab es bereits ein Signal, dass auf dem Markt nicht alles in Ordnung war.

Zu den Strategien. Man könnte es versuchen:

  1. Eine auf der Grundlage von Erwartungen und tatsächlichen Daten. (Das Problem ist, dass ich bisher nur tatsächliche Daten gefunden habe und keine historischen Daten auf der Grundlage von Erwartungen, Prognosen).
  2. Nur aktuelle Intraday-Daten.
  3. Langfristig nur sachliche Daten.

P.S. Ich habe wenig Programmiererfahrung. Ich lese Daten aus der Datei in int init(), sobald ich den Puffer aufgebaut und den Indikatorpuffer mit Daten gefüllt habe. In meinem Expert Advisor erhalte ich einmal pro Tag Indikatordaten. Mit dieser Optimierung ist die Geschwindigkeit nicht schlecht.

Das Problem ist, wenn wir Intraday-Daten verwenden, um Candlesticks mit diesen Daten zu erstellen, falls verfügbar. In diesem Fall wird das Lesen aus der Datei sehr lange dauern.

Welche Gleichungen verwenden Sie in der von Ihnen angegebenen Funktion?

 

Für diejenigen, die diesen Thread lesen, schauen Sie sich meinen ersten Beitrag an, ich habe ihn vor ein paar Tagen aktualisiert.

Für alle, die versuchen möchten, den Markt anhand von Wirtschaftsindikatoren manuell vorherzusagen, hier eine Liste von Indikatoren: https://www.conference-board.org/data/bci/index.cfm?id=2160

Sie lautet wie folgt:

1.BCI-01Durchschnittliche Wochenstunden, verarbeitendes Gewerbe0.2781
2.BCI-05Durchschnittliche wöchentliche Erstanträge auf Arbeitslosenversicherung0.0334
3.BCI-08Auftragseingänge der Industrie, Konsumgüter und Werkstoffe0.0811
4.BCI-130ISM-Index für Auftragseingänge0.1651
5.BCI-33Auftragseingänge der Industrie, Investitionsgüter ohne Verteidigung, ohne Flugzeuge0.0356
6.BCI-29Baugenehmigungen, neue private Wohneinheiten0.0272
7.BCI-19Aktienkurse, 500 Stammaktien0.0381
8.BCI-107Führender Kreditindex0.0794
9.BCI-129Zinsspanne, 10-jährige Staatsanleihen abzüglich Bundesanleihen0.1069
10.BCI-125Avg. Verbraucherexponierung für geschäftliche und wirtschaftliche Bedingungen0.1551

Es ist interessant, dass die Fed den S&P 500 als führenden Indikator betrachtet, als ob er die Wirtschaft vorhersagen würde und nicht umgekehrt. Der einzige Frühindikator auf dieser Liste sind meiner Meinung nach die Baugenehmigungen, aber er hat unter allen anderen Indikatoren das geringste Gewicht. Offenbar weiß die Fed nicht, was sie tut, und kann daher die kommende Rezession nicht vorhersehen und mit ihrer Geldpolitik verhindern.

Description of Components | The Conference Board
  • www.conference-board.org
The composite indexes of leading, coincident, and lagging indicators produced by The Conference Board are summary statistics for the U.S. economy. They are constructed by averaging their individual components in order to smooth out a good part of the volatility of the individual series.  Historically, the cyclical turning points in the leading...
 
gpwr:

Meine Berechnung der gegenseitigen Information:

Bei mql sieht das in etwa so aus.

struct SDoubleArrayKMI{ double m[]; };
//+------------------------------------------------------------------+
double KMI(const double &x[],const double &y[])
  {
   return(KMI(x,y,pow(4./3./ArraySize(y),0.2)));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
double KMI(const double &x[],const double &y[],double h)
  {
// Calculate Mutual Information between x and y based on Gaussian kernels
   int n=ArraySize(y);   

   SDoubleArrayKMI Kx[],Ky[]; ArrayResize(Kx,n); ArrayResize(Ky,n);
   for(int i=0;i<n;i++) { ArrayResize(Kx[i].m,n); ArrayResize(Ky[i].m,n); }
//---

   double q=1/(2*h*h);
   double I=0;
   for(int i=0;i<n;i++)
     {
      double Mx=1;
      double My=1;
      double Jxy=1;
      for(int j=0;j<n;j++)
        {
         if(j>i)
           {
            Kx[i].m[j]=exp(-q*pow(x[i]-x[j],2));
            Ky[i].m[j]=exp(-q*pow(y[i]-y[j],2));
            Kx[j].m[i]=Kx[i].m[j];
            Ky[j].m[i]=Ky[i].m[j];
           }
         if(i!=j)
           {
            Mx+=Kx[i].m[j];
            My+=Ky[i].m[j];
            Jxy+=Kx[i].m[j]*Ky[i].m[j];
           }
        }
      I+=log(n*Jxy)-log(Mx)-log(My);
     }
   return(I/n);
  }
Dateien:
Mutual_Information.mqh  2 kb
 
gpwr:

Meine Berechnung der gegenseitigen Information:

Ich danke Ihnen für die Umsetzung. Ich werde es studieren.

Urain:

In mql sieht das in etwa so aus.


Doppelten Dank an dich Nikolay! MQL ist der Hammer!
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