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.
이것은 위기 직후 등급이 시작된 방법(2009년 1월 3일부터 01.08.2009년 1월 8일까지 7개의 데이터에 따르면 - 굵은 파란색 선)이며 다음(계산된 값의 적록색 선)을 예측할 수 있었으며 대략, 발생했습니다(파란색 실제 데이터 라인):
한 단계 앞선 모든 예측이 마지막으로 알려진 가격과 같도록 구축된 예측 곡선은 예측 곡선보다 평균적으로 훨씬 더 작은 예측 오차를 갖습니다. 또한, 추세 예측이 정확히 반대였던 역사적 기간이 있었을 것입니다. 나는 당신의 방법을 역사를 통해 실행하고 미래를 보지 않고 모든 예측의 rms 오차를 계산하고 "미래 값은 마지막으로 알려진 값과 같음"을 기반으로 모든 예측의 rms 오차로 정규화하는 것이 좋습니다. 예측의 정규화된 SD가 1보다 작으면 나는 당신의 방법에 큰 관심을 가질 것입니다.
아주 오래전, 어렸을 때 시장에 대한 이해를 막 시작했다는 의미에서 당신과 비슷한 아이디어를 생각해 냈습니다.
기술적 분석(모든 종류의 패턴 검색 등)은 작동하지 않으며 예측력이 없음을 보여주었습니다.
나는 수학적으로는 당신과 거의 같았지만 육체적인 의미에서는 달랐습니다. 정확히:
1. 우리는 예를 들어 M5에 따라 기록을 저장합니다. 예를 들어 10만 개 이상의 막대는 물론 수십만 개의 막대가 더 좋습니다.
2. 차트 끝에서 예를 들어 n = 144(12시간) 막대에서 조각을 선택합니다. 최신 바, 시장 현황입니다.
3. 1단계에서 너비가 n인 창을 과거로 슬라이드하기 시작합니다. 그리고 K. Pearson의 선형 상관 계수를 고려하십시오. 그것은 1에서 특정 값으로 부드럽게 감소한 다음 다시, 규칙적으로, 자연스럽게 이러한 변동에서 계속해서 화합에 접근합니다 ...
4. 임계값을 입력합니다. 예를 들어 레벨 = 0.9입니다. 더 적을 수도 있고 더 많을 수도 있고 중요하지 않습니다. 그리고 임계값보다 높은 상관 계수를 갖는 그래프의 모양이 그래프 끝의 관심 조각과 일치할 때 발견된 이 모든 기록 조각의 좌표를 결정합니다.
5. 중요한 단계: 관심 길이(예: 예보의 길이, 예를 들어 12시간)에 대해 "애프터 피스", 즉 우리가 찾은 조각을 따라가는 그래프 조각을 결정합니다. 끝에 있는 조각과 모양이 잘 일치합니다. 우리는 부호(조각의 상관 관계가 마이너스 수준보다 작으면 애프터피스의 부호를 반전), 척도( 표준 편차 또는 이와 유사한 것)로 전처리를 수행하고 발견되고 사전 처리된 애프터피스를 평균화합니다. . 아이디어는 간단합니다. "귀에 대한 그러한 속임수가 나타난 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 규칙성이 있으면 통계적으로 유의미한 방식으로 결정됩니다.
6. 평균화 결과에 따르면, 우리는 다음을 가지고 있습니다. 거의 수평 직선 ... 물론 이상적이지는 않습니다. 직선도 아니고 수평도 아니지만 분명히 다음과 같은 경향이 있습니다. 위아래로 움직일 확률은 50/50입니다. "예측"…
7. 결론: 이러한 평균화 결과는 "귀에 대한 그러한 속임수가 나온 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 정신으로 기술 분석의 모든 아이디어를 보여줍니다(완전히 다른 아이디어에서 더 엄격하게 증명할 수 있음). 빨판.
아주 오래전, 어렸을 때 시장에 대한 이해를 막 시작했다는 의미에서 당신과 비슷한 아이디어를 생각해 냈습니다.
기술적 분석(모든 종류의 패턴 검색 등)은 작동하지 않으며 예측력이 없음을 보여주었습니다.
나는 수학적으로는 당신과 거의 같았지만 육체적인 의미에서는 달랐습니다. 정확히:
1. 우리는 예를 들어 M5에 따라 기록을 저장합니다. 예를 들어 10만 개 이상의 막대는 물론 수십만 개의 막대가 더 좋습니다.
2. 차트 끝에서 예를 들어 n = 144(12시간) 막대에서 조각을 선택합니다. 최신 바, 시장 현황입니다.
3. 1단계에서 너비가 n인 창을 과거로 슬라이드하기 시작합니다. 그리고 K. Pearson의 선형 상관 계수를 고려하십시오. 그것은 1에서 특정 값으로 부드럽게 감소한 다음 다시, 규칙적으로, 자연스럽게 이러한 변동에서 계속해서 화합에 접근합니다 ...
4. 임계값을 입력합니다. 예를 들어 레벨 = 0.9입니다. 더 적을 수도 있고 더 많을 수도 있고 중요하지 않습니다. 그리고 임계값보다 높은 상관 계수를 갖는 그래프의 모양이 그래프 끝의 관심 조각과 일치할 때 발견된 이 모든 기록 조각의 좌표를 결정합니다.
5. 중요한 단계: 관심 길이(예: 예보의 길이, 예를 들어 12시간)에 대해 "애프터 피스", 즉 우리가 찾은 조각을 따라가는 그래프 조각을 결정합니다. 끝에 있는 조각과 모양이 잘 일치합니다. 우리는 부호(조각의 상관 관계가 마이너스 수준보다 작으면 애프터피스의 부호를 반전), 척도( 표준 편차 또는 이와 유사한 것)로 전처리를 수행하고 발견되고 사전 처리된 애프터피스를 평균화합니다. . 아이디어는 간단합니다. "귀에 대한 그러한 속임수가 나타난 후 일반적으로 이런 일이 발생한다"는 약간의 재발, 약간의 규칙성 이 있는 경우 통계적으로 유의미한 방식으로 결정됩니다 .
6. 평균화 결과에 따르면, 우리는 다음을 가지고 있습니다. 거의 수평 직선 ... 물론 이상적이지는 않습니다. 직선도 아니고 수평도 아니지만 분명히 다음과 같은 경향이 있습니다. 위아래로 움직일 확률은 50/50입니다. "예측"…
7. 결론: 이러한 평균화 결과는 "귀에 대한 그러한 속임수가 나온 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 정신으로 기술 분석의 모든 아이디어를 보여줍니다(완전히 다른 아이디어에서 더 엄격하게 증명할 수 있음). 빨판.
결과가 통계적으로 유의하다고 할 수 있도록 어떤 크기의 플롯에서 일치하는 수는 얼마입니까?
임계값 선택 기준은 무엇입니까?
마지막으로, 작은 차이가 상관계수에 의해 유의미한 것으로 인식되지 않는지 이해하는 것이 좋을 것이며,
예보의 방향을 바꾸는 데 필수적입니까(즉, 아기를 비눗물로 던지고 있습니까?)?
아무도 나비 효과를 취소하지 않았지만 통합의 순간에는 아무 일도 일어나지 않고 미래 움직임이 준비되고 있습니다.
현재까지는 추세에 변화가 없습니다. 경제는 느린 속도로 성장할 것입니다. 인플레이션이 없습니다. 물가는 완만하게 오르고 임금은 천천히 오른다. 금리를 올릴 이유가 없습니다. 내 모델은 연준이 올해 금리를 변경하지 않을 것이라고 예측합니다. 그러나 금리는 실수하는 사람들에 의해 결정되기 때문에 이러한 금리의 기계적 예측은 신뢰할 수 없습니다.
현재까지는 추세에 변화가 없습니다. 경제는 느린 속도로 성장할 것입니다. 인플레이션이 없습니다. 물가는 완만하게 오르고 임금은 천천히 오른다. 금리를 올릴 이유가 없습니다. 내 모델은 연준이 올해 금리를 변경하지 않을 것이라고 예측합니다. 그러나 금리는 실수하는 사람들에 의해 결정되기 때문에 이러한 금리의 기계적 예측은 신뢰할 수 없습니다.
연준은 올해 가을에 절대적으로 높은 금리를 기록할 것입니다. 자신이 발표한 내용입니다. 엄숙하게.
적어도 일일 데이터에서 더 작은 기간에 모두 동일하게 시뮬레이션하는 것이 합리적이라고 생각합니다.
1년 반의 역사를 취하면 장기적인 상관관계를 파악하고 며칠에서 몇 주에 이르는 수평선으로 조정을 매수할 수 있습니다.
4h이면 몇 개월의 역사와 위치 지평선이 며칠 걸립니다.
2011년 10월 1일부터 월간 시가 기준. 방법으로 지금까지 https://www.mql5.com/ru/articles/250
이것은 위기 직후 등급이 시작된 방법(2009년 1월 3일부터 01.08.2009년 1월 8일까지 7개의 데이터에 따르면 - 굵은 파란색 선)이며 다음(계산된 값의 적록색 선)을 예측할 수 있었으며 대략, 발생했습니다(파란색 실제 데이터 라인):
이것은 위기 직후 등급이 시작된 방법(2009년 1월 3일부터 01.08.2009년 1월 8일까지 7개의 데이터에 따르면 - 굵은 파란색 선)이며 다음(계산된 값의 적록색 선)을 예측할 수 있었으며 대략, 발생했습니다(파란색 실제 데이터 라인):
그래서 지난 주에 미국의 2015년 1분기 GDP 성장률이 발표되었습니다. 나는 다음 2/4 분기에 대한 예측기를 실행했고 이것이 나온 것입니다.
GDP:
S&P500:
내 1분기 GDP 성장률 예측은 발표된 성장률만큼 낮지 않았습니다. 그러나 후자는 여러 번 조정될 추정치일 뿐입니다. S&P500은 계속해서 상승하고 있습니다. 지금까지는 경기 침체가 없습니다.
안녕하세요.
아주 오래전, 어렸을 때 시장에 대한 이해를 막 시작했다는 의미에서 당신과 비슷한 아이디어를 생각해 냈습니다.
기술적 분석(모든 종류의 패턴 검색 등)은 작동하지 않으며 예측력이 없음을 보여주었습니다.
나는 수학적으로는 당신과 거의 같았지만 육체적인 의미에서는 달랐습니다. 정확히:
1. 우리는 예를 들어 M5에 따라 기록을 저장합니다. 예를 들어 10만 개 이상의 막대는 물론 수십만 개의 막대가 더 좋습니다.
2. 차트 끝에서 예를 들어 n = 144(12시간) 막대에서 조각을 선택합니다. 최신 바, 시장 현황입니다.
3. 1단계에서 너비가 n인 창을 과거로 슬라이드하기 시작합니다. 그리고 K. Pearson의 선형 상관 계수를 고려하십시오. 그것은 1에서 특정 값으로 부드럽게 감소한 다음 다시, 규칙적으로, 자연스럽게 이러한 변동에서 계속해서 화합에 접근합니다 ...
4. 임계값을 입력합니다. 예를 들어 레벨 = 0.9입니다. 더 적을 수도 있고 더 많을 수도 있고 중요하지 않습니다. 그리고 임계값보다 높은 상관 계수를 갖는 그래프의 모양이 그래프 끝의 관심 조각과 일치할 때 발견된 이 모든 기록 조각의 좌표를 결정합니다.
5. 중요한 단계: 관심 길이(예: 예보의 길이, 예를 들어 12시간)에 대해 "애프터 피스", 즉 우리가 찾은 조각을 따라가는 그래프 조각을 결정합니다. 끝에 있는 조각과 모양이 잘 일치합니다. 우리는 부호(조각의 상관 관계가 마이너스 수준보다 작으면 애프터피스의 부호를 반전), 척도( 표준 편차 또는 이와 유사한 것)로 전처리를 수행하고 발견되고 사전 처리된 애프터피스를 평균화합니다. . 아이디어는 간단합니다. "귀에 대한 그러한 속임수가 나타난 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 규칙성이 있으면 통계적으로 유의미한 방식으로 결정됩니다.
6. 평균화 결과에 따르면, 우리는 다음을 가지고 있습니다. 거의 수평 직선 ... 물론 이상적이지는 않습니다. 직선도 아니고 수평도 아니지만 분명히 다음과 같은 경향이 있습니다. 위아래로 움직일 확률은 50/50입니다. "예측"…
7. 결론: 이러한 평균화 결과는 "귀에 대한 그러한 속임수가 나온 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 정신으로 기술 분석의 모든 아이디어를 보여줍니다(완전히 다른 아이디어에서 더 엄격하게 증명할 수 있음). 빨판.
안녕하세요.
아주 오래전, 어렸을 때 시장에 대한 이해를 막 시작했다는 의미에서 당신과 비슷한 아이디어를 생각해 냈습니다.
기술적 분석(모든 종류의 패턴 검색 등)은 작동하지 않으며 예측력이 없음을 보여주었습니다.
나는 수학적으로는 당신과 거의 같았지만 육체적인 의미에서는 달랐습니다. 정확히:
1. 우리는 예를 들어 M5에 따라 기록을 저장합니다. 예를 들어 10만 개 이상의 막대는 물론 수십만 개의 막대가 더 좋습니다.
2. 차트 끝에서 예를 들어 n = 144(12시간) 막대에서 조각을 선택합니다. 최신 바, 시장 현황입니다.
3. 1단계에서 너비가 n인 창을 과거로 슬라이드하기 시작합니다. 그리고 K. Pearson의 선형 상관 계수를 고려하십시오. 그것은 1에서 특정 값으로 부드럽게 감소한 다음 다시, 규칙적으로, 자연스럽게 이러한 변동에서 계속해서 화합에 접근합니다 ...
4. 임계값을 입력합니다. 예를 들어 레벨 = 0.9입니다. 더 적을 수도 있고 더 많을 수도 있고 중요하지 않습니다. 그리고 임계값보다 높은 상관 계수를 갖는 그래프의 모양이 그래프 끝의 관심 조각과 일치할 때 발견된 이 모든 기록 조각의 좌표를 결정합니다.
5. 중요한 단계: 관심 길이(예: 예보의 길이, 예를 들어 12시간)에 대해 "애프터 피스", 즉 우리가 찾은 조각을 따라가는 그래프 조각을 결정합니다. 끝에 있는 조각과 모양이 잘 일치합니다. 우리는 부호(조각의 상관 관계가 마이너스 수준보다 작으면 애프터피스의 부호를 반전), 척도( 표준 편차 또는 이와 유사한 것)로 전처리를 수행하고 발견되고 사전 처리된 애프터피스를 평균화합니다. . 아이디어는 간단합니다. "귀에 대한 그러한 속임수가 나타난 후 일반적으로 이런 일이 발생한다"는 약간의 재발, 약간의 규칙성 이 있는 경우 통계적으로 유의미한 방식으로 결정됩니다 .
6. 평균화 결과에 따르면, 우리는 다음을 가지고 있습니다. 거의 수평 직선 ... 물론 이상적이지는 않습니다. 직선도 아니고 수평도 아니지만 분명히 다음과 같은 경향이 있습니다. 위아래로 움직일 확률은 50/50입니다. "예측"…
7. 결론: 이러한 평균화 결과는 "귀에 대한 그러한 속임수가 나온 후 일반적으로 다음과 같이 발생합니다"라는 정신으로 기술 분석의 모든 아이디어를 보여줍니다(완전히 다른 아이디어에서 더 엄격하게 증명할 수 있음). 빨판.
결과가 통계적으로 유의하다고 할 수 있도록 어떤 크기의 플롯에서 일치하는 수는 얼마입니까?
임계값 선택 기준은 무엇입니까?
마지막으로, 작은 차이가 상관계수에 의해 유의미한 것으로 인식되지 않는지 이해하는 것이 좋을 것이며,
예보의 방향을 바꾸는 데 필수적입니까(즉, 아기를 비눗물로 던지고 있습니까?)?
아무도 나비 효과를 취소하지 않았지만 통합의 순간에는 아무 일도 일어나지 않고 미래 움직임이 준비되고 있습니다.
그래서 지난 주에 미국의 2015년 1분기 GDP 성장률이 발표되었습니다. 나는 다음 2/4 분기에 대한 예측기를 실행 했고 이것이 나온 것입니다.
GDP:
S&P500:
지렛대에 없는 경우))) 차트에 있는 내용 - txt 또는 csv에 넣으십시오. 두 개의 보기 파일 -
날짜;GDP;GDP_N;GDP_F
N = 파란색 선
F = 빨간색
------------------------ 그리고
날짜;S&P500;S&P500_Q;S&P500_FQ = 파란색 선
F = 빨간색
새로운 예측:
S&P500:
GDP:
현재까지는 추세에 변화가 없습니다. 경제는 느린 속도로 성장할 것입니다. 인플레이션이 없습니다. 물가는 완만하게 오르고 임금은 천천히 오른다. 금리를 올릴 이유가 없습니다. 내 모델은 연준이 올해 금리를 변경하지 않을 것이라고 예측합니다. 그러나 금리는 실수하는 사람들에 의해 결정되기 때문에 이러한 금리의 기계적 예측은 신뢰할 수 없습니다.
새로운 예측:
S&P500:
GDP:
현재까지는 추세에 변화가 없습니다. 경제는 느린 속도로 성장할 것입니다. 인플레이션이 없습니다. 물가는 완만하게 오르고 임금은 천천히 오른다. 금리를 올릴 이유가 없습니다. 내 모델은 연준이 올해 금리를 변경하지 않을 것이라고 예측합니다. 그러나 금리는 실수하는 사람들에 의해 결정되기 때문에 이러한 금리의 기계적 예측은 신뢰할 수 없습니다.
연준은 올해 가을에 절대적으로 높은 금리를 기록할 것입니다. 자신이 발표한 내용입니다. 엄숙하게.