Previsione di mercato basata su indicatori macroeconomici - pagina 3
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Ci sono dati economici in questi verbali, so che potete ottenerli. In caso contrario, dobbiamo valutare questi incontri in tre modi - +1/-1/0 - le informazioni per la valutazione possono essere prese dai media come opzione.
Provate. Non ci sono dati economici nuovi per il mercato
Come ricordo l'attacco di Soros alla sterlina molto tempo fa, il mercato ha reagito alla frequenza del capo della banca centrale inglese che ammiccava durante il suo discorso
Provate. Non ci sono dati economici nuovi per il mercato
Se ricordo bene, durante l'attacco di Soros alla sterlina molto tempo fa, il mercato ha reagito alla frequenza con cui il capo della banca centrale inglese ammiccava durante il suo discorso
Ci sono alcune domande sulla dichiarazione del problema:
Bene, la risposta alla domanda sulla stazionarietà (imho): la serie dei numeri si divide in due emisferi simmetrici +- (con simmetria speculare a zero), che a loro volta hanno due parti simmetriche con simmetria centrale nei punti 1 e -1, rispettivamente. Finché la serie studiata non lascia i confini [-1 : 1 ], la serie è stazionaria, non appena il valore lascia questi confini non possiamo rispondere con precisione a quale regione appartiene il valore, e se è semplicemente una mappatura di qualche punto della serie stazionaria. Tranne che la trasformazione (se solo portiamo la serie |x|>1 a stazionaria tramite 1/x) non è transitiva, il che è molto brutto, perché una volta ottenuta una previsione non possiamo usarla.
Ci sono alcune domande sulla dichiarazione del problema:
1. lo fa. Non per tutti, ma c'è.
2. Perché? La stragrande maggioranza degli indicatori macroeconomici sono previsti e con successo da analisti esperti e mettono le loro previsioni al pubblico una o due settimane prima.
3. il mercato reagisce sia alla previsione che alla possibile deviazione
1. c'è. Non per tutto, ma c'è.
2. Perché? La stragrande maggioranza degli indicatori macroeconomici sono previsti e con successo da analisti esperti e mettono le loro previsioni al pubblico una o due settimane prima.
3. il mercato reagisce sia alla previsione che alla possibile deviazione
Bene, allora qual è il modello che tiene conto della reazione del mercato sia alla previsione che all'errore di previsione nell'uscita?
È ovvio (imho) che si tratta di modelli diversi, nel primo caso abbiamo a che fare con dati da serie stazionarie, nel secondo caso abbiamo a che fare con dati da regioni simmetriche a serie stazionarie.
Bene, allora qual è il modello che tiene conto della risposta del mercato sia alla previsione che all'errore di previsione all'uscita?
È ovvio (imho) che sono modelli diversi, nel primo caso abbiamo a che fare con dati di una serie stazionaria, nel secondo con dati di una regione simmetrica di una serie stazionaria.
Idealmente, la variabile indipendente(indicatore macroeconomico) cambierà due volte nello stesso periodo di tempo - al momento della previsione e al momento dell'uscita dell'indicatore. O una volta, se la previsione si rivela corretta.
Allora il passo di un quarto come in questo modello è impossibile. Solo un giorno di passo
Idealmente, la variabile indipendente(indicatore macroeconomico) cambierà due volte nello stesso periodo di tempo - quando viene rilasciata la previsione e quando viene rilasciato l'indicatore stesso. O una volta, se la previsione si rivela corretta.
Allora il passo di un quarto come in questo modello è impossibile. Solo un giorno di passo.
Vedo qualche malinteso, lasciatemi chiarire:
Non sappiamo quale previsione il mercato ha considerato, perché questa previsione è il risultato di migliaia di pensieri di trader e analisti, anche se naturalmente possiamo prendere alcune previsioni come riferimento, ma di fatto la prima parte del balletto di Marmazon consiste nel calcolare la previsione a cui il mercato ha reagito in attesa di notizie da rilasciare.
Avendo l'indicatore di previsione, possiamo già calcolare la reazione del mercato all'errore di previsione al momento del rilascio. Abbiamo g(f(x)-n)-(x+1), dove f è la funzione che trasforma le quotazioni in indicatore di previsione, n è il valore dell'indicatore all'uscita, g è la trasformazione inversa dell'indicatore in quotazioni, x sono le quotazioni prima del comunicato stampa, x+1 sono le quotazioni dopo il comunicato stampa.
Vedo qualche malinteso, lasciatemi spiegare:
Non sappiamo quale previsione il mercato ha considerato, perché questa previsione è il risultato di migliaia di pensieri di trader e analisti, anche se naturalmente possiamo prendere alcune previsioni come riferimento, ma in realtà la prima parte del balletto di Marmazon è calcolare la previsione a cui il mercato ha reagito in attesa che la notizia venga rilasciata.
Avendo l'indicatore di previsione, possiamo già calcolare la reazione del mercato all'errore di previsione al momento del rilascio. Abbiamo g(f(x)-n)-(x+1), dove f è la funzione che trasforma le quotazioni dell'indicatore in previsioni, n è il valore dell'indicatore all'uscita, g è la trasformazione inversa dell'indicatore in quotazioni, x sono le quotazioni prima del rilascio della notizia, x+1 sono le quotazioni dopo il rilascio della notizia.
Le previsioni degli indicatori disponibili al pubblico sono più o meno adeguate alle percezioni generali del mercato.
Avendo questi indicatori, possiamo calcolare la reazione del mercato, ma non ovunque e non con precisione:
1. il coefficiente di correlazione per le quotazioni dei macroindicatori cambia nel tempo e in modo molto drammatico, fino al segno.
2. il problema è la presenza di notizie non formalizzate - voci, informazioni verbali, informazioni politiche, ecc.
3. diversi indicatori possono essere rilasciati al giorno + p.1 + p.2 = non stazionarietà.