Prédiction du marché basée sur des indicateurs macroéconomiques - page 5

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gpwr:

C'est difficile à expliquer en quelques mots. Lire d'abord ici

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

et ensuite ici (le chapitre sur l'information mutuelle, où la formule est donnée) :

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

Comment calcule-t-on l'information mutuelle et l'entropie ?

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...
 

Voici quelques exemples. Indice Dow Jones avec les données sur les emplois non agricoles.

Les flèches marquent le point de pivot, les données comprennent un historique de plus de 20 ans.

Ce schéma s'est produit une fois, et il est possible d'en trouver un autre dans l'intervalle 2000-2001. Il est possible de le programmer, mais deux signaux en vingt ans, c'est trop peu pour des statistiques.

 
gpwr:
Vous pouvez dire cela de n'importe quel modèle, pas seulement de régression, mais aussi de modèles neuronaux, ARMA et autres. S'il n'y a pas de relation entre les entrées et les sorties, tout modèle générera une prédiction, mais de manière inexacte.

Je suis d'accord, les réseaux neuronaux sont encore meilleurs, je n'étais pas clair à l'époque.

la régression est utile pour tester rapidement une idée de ce que l'on peut faire avec les données.

c'est-à-dire pour construire et vérifier rapidement un modèle empirique.

mais les relations peuvent être "inexistantes" ou inobservables indirectement.

J'ai déjà construit un tel modèle :

Indice MICEX + Treasuries à 5 ans + LIBOR à 3 mois + prix du BRENT + EU ZVR + autre chose

il s'avère que cette combinaison est un assez bon prédicteur de l'évolution de l'économie canadienne.

Pourquoi ? Quel est le lien ? Personne ne le sait...

 

Mon calcul de l'information mutuelle :

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:

Voici quelques exemples. Indice Dow Jones avec les données sur les emplois non agricoles.

Les flèches marquent le point de pivot, les données comprennent un historique de plus de 20 ans.

Ce schéma s'est produit une fois, et il est possible d'en trouver un autre dans l'intervalle 2000-2001. Il est possible de le programmer, mais deux signaux pendant vingt ans, c'est trop peu pour les statistiques.

Pour utiliser les indicateurs macroéconomiques dans le cadre du trading à haute fréquence, il convient d'opérer en fonction des dates de leur publication. Autrement dit, en disposant d'un modèle de ces indicateurs, nous prédisons leur prochaine valeur, la comparons à la valeur publiée et ouvrons une position juste avant la publication de la nouvelle. Pour être honnête, cependant, je ne suis pas intéressé par ce type de commerce. Je suis plus intéressé par la prévision des crashs. Tout le monde peut faire des bénéfices sur un marché en hausse, mais éviter les pertes sur les krachs est un art qui nécessite une capacité à distinguer le début d'un krach d'une correction.

Voici une image plus intéressante. Avant les récessions, le nombre de logements PERMIT1 autorisés à être construits était en baisse (les lignes verticales grises représentent les récessions historiques) :

La seule récession avant laquelle le nombre de logements autorisés à être construits n'a pas chuté brutalement a été la récession de 2002-2003. Certains économistes affirment que, techniquement, cette période n'était pas une récession car il n'y a pas eu deux trimestres consécutifs de croissance négative du PIB. Mais le prix du marché a quand même chuté assez fortement (bulle Internet). Mon modèle est assez mauvais pour prédire 2002-2003. Ce qu'il faut, c'est un indicateur supplémentaire capable de prévoir cette période.

Voici un autre exemple intéressant : courbe de rendement des obligations = GS5-GS3M, prédit bien les récessions.

 
transcendreamer:

J'ai construit une fois un modèle comme celui-ci :

Indice MICEX + Treasuries à 5 ans + LIBOR à 3 mois + prix du BRENT + EU ZVR + autre chose

il s'avère que cette combinaison est un assez bon prédicteur de l'évolution de l'économie canadienne.

Pourquoi ? Quel est le lien ? Personne ne le sait...

))) Et comment avez-vous "prédit" le canadoyen avec ça ?

D'ailleurs, je SAIS même "quel est le lien", mais la question est de savoir COMMENT vous avez prédit kanadoyen avec ça ?

Disons que vous avez un écart de la prévision par rapport au taux réel du canadooena et que ce modèle "fonctionne" - que faire ensuite ? Comment prévoyez-vous que le taux de change du dollar canadien s'alignera sur le taux de change de ce produit synthétique, ou que le taux de change du produit synthétique s'alignera sur le taux de change du dollar canadien, ou que les deux s'aligneront l'un sur l'autre ? Comment ?

 
gpwr:

Pour utiliser les indicateurs macroéconomiques pour le trading à haute fréquence, vous devez effectuer des transactions avant leur date de publication. Autrement dit, en disposant d'un modèle de ces indicateurs, nous prédisons leur prochaine valeur, la comparons à l'estimation publiée et ouvrons une position juste avant la publication de la nouvelle. Pour être honnête, cependant, je ne suis pas intéressé par ce type de commerce. Je suis plus intéressé par la prévision des crashs. Tout le monde peut faire des bénéfices sur un marché en hausse, mais éviter les pertes sur les krachs est un art qui nécessite une capacité à distinguer le début d'un krach d'une correction.

Voici une image plus intéressante. Avant les récessions, le nombre de logements PERMIT1 autorisés à être construits était en baisse (les lignes verticales grises représentent les récessions historiques) :

La seule récession avant laquelle le nombre de logements autorisés à être construits n'a pas chuté brutalement a été la récession de 2002-2003. Certains économistes affirment que, techniquement, cette période n'était pas une récession car il n'y a pas eu deux trimestres consécutifs de croissance négative du PIB. Mais le prix du marché a quand même chuté assez fortement (bulle Internet). Mon modèle est assez mauvais pour prédire 2002-2003. Ce qu'il faut, c'est un indicateur supplémentaire qui permette de prévoir cette période.

Voici un autre exemple intéressant : la courbe de rendement, qui prédit bien les récessions.

En ce qui concerne les accidents. Vous trouverez ci-dessous un graphique du Dow Jones avec lesventes de logements neufs et les donnéesADP-EMPL-SEC.

L'ADP a prédit une bonne chute en 2007, ou plutôt il a chuté en synchronisation avec le Dow Jones.

Il est intéressant de noter que les ventes de logements neufs ont brisé la tendance à la fin de 2005, mais l'indice a tout de même augmenté par la suite, mais il y avait alors déjà un signal que tout n'allait pas bien sur le marché.

En ce qui concerne les stratégies. On pourrait essayer :

  1. Une basée sur les attentes et les données réelles. (Le problème est que jusqu'à présent, je n'ai trouvé que des données réelles et aucune donnée historique basée sur des attentes, des prévisions).
  2. Seulement les données intraday réelles.
  3. Seulement des données factuelles à long terme.

P.S. J'ai peu d'expérience en programmation. Je lis des données à partir d'un fichier en int init(), je crée un tampon une fois, puis je remplis le tampon de l'indicateur avec les dates correspondantes. Dans mon conseiller expert, je reçois les données de l'indicateur une fois par jour. Avec cette optimisation de la conception, la vitesse n'est pas mauvaise.

Le problème est que si nous utilisons des données intraday, nous devons construire des chandeliers en utilisant ces données, si elles sont disponibles. Dans ce cas, la lecture du fichier sera très longue.

Quelles équations utilisez-vous dans la fonction que vous avez donnée ?

 

Pour ceux qui lisent ce fil, consultez mon premier message, je l'ai mis à jour il y a quelques jours.

Pour tous ceux qui souhaitent essayer de prédire le marché manuellement à l'aide d'indicateurs économiques, voici une liste d'indicateurs : https://www.conference-board.org/data/bci/index.cfm?id=2160.

Elle est la suivante :

1.BCI-01Heures hebdomadaires moyennes, industrie manufacturière0.2781
2.BCI-05Demandes initiales hebdomadaires moyennes d'assurance chômage0.0334
3.BCI-08Nouvelles commandes des fabricants, biens de consommation et matériaux0.0811
4.BCI-130Indice ISM des nouvelles commandes0.1651
5.BCI-33Nouvelles commandes des fabricants, biens d'équipement hors défense, hors aéronefs0.0356
6.BCI-29Permis de construire, nouveaux logements privés0.0272
7.BCI-19Cours des actions, 500 actions ordinaires0.0381
8.BCI-107Indice avancé du crédit0.0794
9.BCI-129Écart de taux d'intérêt, obligations du Trésor à 10 ans moins fonds fédéraux0.1069
10.BCI-125Moyenne. l'exposition des consommateurs aux conditions économiques et commerciales0.1551

Il est intéressant que la fed resurv considère le S&P 500 comme l'indicateur avancé, comme s'il prédisait l'économie et non l'inverse. Le seul indicateur avancé de cette liste est, à mon avis, les permis de construire, mais il a le moins de poids parmi tous les autres indicateurs. Apparemment, la Fed ne sait pas ce qu'elle fait et ne peut donc pas prévoir la récession à venir et l'empêcher grâce à sa politique monétaire.

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:

Mon calcul de l'information mutuelle :

Sur mql, ça donne quelque chose comme ça.

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);
  }
Dossiers :
Mutual_Information.mqh  2 kb
 
gpwr:

Mon calcul de l'information mutuelle :

Merci pour la mise en œuvre. Je vais l'étudier.

Urain:

En mql, ça donne quelque chose comme ça.


Doublement merci à toi Nikolay, MQL est le meilleur !
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