Previsão de mercado com base em indicadores macroeconômicos - página 37
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Muito simples - não abrir no momento de notícias importantes
Eu não negocio nas notícias. Há movimento suficiente sem ele.
O Expert Advisor é aperfeiçoado, mas o corretor pode fazer um ajuste.
Continuando o tema. Um lembrete de que meu modelo prevê o mercado com base em indicadores macroeconômicos. De 2.000 indicadores econômicos, alguns são selecionados com base em sua capacidade de prever o futuro. Não há como olhar para o futuro. A cada trimestre, quando o crescimento do PIB e outros indicadores entram, o modelo percorre automaticamente o histórico incluindo dados novos, seleciona indicadores que previam bem com dados antigos e novos e faz novas previsões 2 trimestres à frente com base neles. Após minha última previsão, encontrei alguns bugs no código. Também encontrou uma nova conversão de indicadores econômicos que torna as previsões mais precisas. Conselhos a curto prazo para outros analistas e preditores, a diferenciação dos dados de entrada não é muito boa para previsões, pois perde estrutura (sinal) e faz barulho de dados.
Aqui está uma previsão do crescimento do PIB nos EUA. A linha azul são os dados reais. A linha vermelha é a previsão. Para cada previsão passada, somente os dados disponíveis até aquele momento foram utilizados menos dois trimestres. A economia crescerá moderadamente, por enquanto. Embora a julgar pelo crescimento lento do PIB, uma recessão no próximo ano é bem possível. No próximo post mostrarei a exatidão das previsões do PIB feitas por vários bancos e economistas.
A previsão do S&P500 ainda não está pronta. Mas é muito mais difícil prever o mercado do que os próprios indicadores econômicos. Há muito barulho nos preços.
Continuando o tema. Um lembrete de que meu modelo prevê o mercado com base em indicadores macroeconômicos. De 2.000 indicadores econômicos, alguns são selecionados com base em sua capacidade de prever o futuro. Não há como olhar para o futuro. A cada trimestre, quando o crescimento do PIB e outros indicadores entram, o modelo percorre automaticamente o histórico incluindo dados novos, seleciona indicadores que previam bem os dados antigos e novos e faz novas previsões 2 trimestres à frente com base neles. Após minha última previsão, encontrei alguns bugs no código. Também encontrou uma nova conversão de indicadores econômicos que torna as previsões mais precisas. Conselhos a curto prazo para outros analistas e preditores, a diferenciação dos dados de entrada não é muito boa para previsões, pois perde estrutura (sinal) e faz barulho de dados.
Aqui está uma previsão do crescimento do PIB nos EUA. A linha azul são os dados reais. A linha vermelha é a previsão. Para cada previsão passada, somente os dados disponíveis até aquele momento foram utilizados menos dois trimestres. A economia crescerá moderadamente, por enquanto. Embora a julgar pelo crescimento lento do PIB, uma recessão no próximo ano é bem possível. No próximo post mostrarei a exatidão das previsões do PIB feitas por vários bancos e economistas.
A previsão do S&P500 ainda não está pronta. Mas é muito mais difícil prever o mercado do que os próprios indicadores econômicos. Há muito barulho nos preços.
e você pode olhar para os dados reais brutos do PIB - você pode fazer isso aqui com uma tabela simples
Aqui: https://research.stlouisfed.org/fred2/series/GDPC96#
A tabela e os cálculos de crescimento estão anexados.
O último valor não é 0,7, mas 1%.
Isso é certo. Vejo que o Fed ajustou os dados do PIB na última sexta-feira. Minhas previsões não mudam devido a correções, pois utilizam dados estabelecidos no passado. Os ajustes continuarão por meses e podem alterar os dados antecipados de forma bastante significativa. Minha previsão do quarto trimestre é de crescimento de 2,1%, a correção mudou o avanço de 0,7% para 1%. Não é aconselhável usar os dados antecipados como medida de precisão preditiva. Aqui estão exemplos de ajustes passados:
Se você estiver interessado, as previsões dos economistas podem ser encontradas aqui: http://projects.wsj.com/econforecast/#ind=gdp&r=20
Abaixo está uma tabela de previsões passadas pelos preditores mais precisos (Standards and Poor, Bank of America, Moody's, Goldman Sachs, Northern Trust, Combinatorics Capital, banco UBS). No total, há cerca de 50 empresas de previsão. O mais interessante é o período em 2008, o primeiro trimestre, quando o PIB caiu 2,7%. Nenhum economista poderia ter previsto estes 2 trimestres à frente, embora os economistas acima mencionados na tabela abaixo tenham sido capazes de prevê-lo 1 trimestre à frente. Os outros 40 economistas, incluindo os maiores bancos, continuaram a prever o crescimento no 4º trimestre de 2008. Para ver as previsões de todos os economistas, use o link acima no menu à esquerda, na parte inferior vá para Edition e depois o link acima Download.
Se você estiver interessado, as previsões dos economistas podem ser encontradas aqui: http://projects.wsj.com/econforecast/#ind=gdp&r=20
Abaixo está uma tabela de previsões passadas pelos preditores mais precisos (Standards and Poor, Bank of America, Moody's, Goldman Sachs, Northern Trust, Combinatorics Capital, banco UBS). No total, há cerca de 50 empresas de previsão.
http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/18_01_07.pdf artigo interessante sobre o assunto.....
Obrigado. Vou fazer algumas leituras.
A parte mais difícil da criação de modelos econômicos é a transformação dos dados de entrada. Se você olhar para os indicadores econômicos (há cerca de 10.000 deles), eles diferem uns dos outros em muitos aspectos. Alguns crescem exponencialmente, outros se contorcem em alguns intervalos, outros se contorcem em torno de zero com magnitude cada vez maior, outros mudam de forma estúpida no meio da história, etc. Para criar um modelo, todos esses dados devem ser alterados para que tenham características estatísticas semelhantes que não mudem com o tempo. Existem tais possibilidades:
1. Calcular as velocidades relativas: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. Esta transformação normaliza automaticamente os dados, não há como olhar para o futuro, não é preciso fazer mais nada. Mas existe um grande problema com dados zero (x[i-1]=0) e dados negativos, e há muitos destes em indicadores econômicos.
2. Calcular os incrementos d[i] = x[i] - x[i-1]. Esta transformação não se preocupa com dados zero e negativos, mas os incrementos crescem com o tempo para dados de crescimento exponencial, como o produto bruto anual. Isto é, a variação não é constante. Por exemplo, não é possível traçar a dependência dos incrementos do PAG em relação à taxa de desemprego porque a taxa de desemprego flutua dentro de um intervalo com variação constante, enquanto o PAG cresce exponencialmente, com variação exponencialmente crescente. Portanto, os incrementos devem ser normalizados para a variação temporal variável. Mas calcular este último não é fácil.
3. Remover dos dados a tendência calculada, por exemplo, pelo filtro Hodrick-Prescott e normalizar a alta freqüência residual pela variação do tempo - variável e usar como modelo de entrada. O problema aqui é que o filtro Hodrick-Prescott e outros filtros baseados em encaixe polinomial(filtro Savitzky-Golay, lowess, etc.) olham para o futuro. Mooving retarda os dados e é inadequado para a remoção de tendências, especialmente em dados exponencialmente crescentes.
Alguma outra idéia?
Há uma olhada no futuro em minha última previsão de crescimento do GWP. Só o descobri após a publicação. É por isso que o modelo previu tão bem os eventos passados. Eu continuo lutando.