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Uma imagem mais clara:
Mais uma vez, meu método não prevê o S&P500. Ele prevê recessões. A recessão de 2020 ainda não terminou. Não há problema com a previsão.
...
1. As previsões são selecionadas com base em sua capacidade de prever recessões. A seleção é feita automaticamente, sem minha influência ou opinião.
2. A escala de avaliação é se a estratégia proposta de compra e venda é mais lucrativa do que a de compra e venda.
3. As parcelas históricas estão limitadas à profundidade da história do desempenho econômico individual
A única crítica possível é que os resultados históricos não garantem a precisão da previsão de recessões no futuro. Todos os resultados do gráfico mostrado foram ajustados à história, exceto o último sinal de recessão em dezembro de 2019.
Para um diálogo construtivo, sugiro comparar a precisão do meu sistema/modelo com outros sistemas fundamentais ou técnicos de previsão de recessão. Você também pode comparar o rendimento + drawdown do meu sistema com outros sistemas que comercializam o S&P500.
Eu pergunto simplesmente: seu sistema de previsão da recessão previu esta recessão e quanto tempo antes dela?
https://www.google.com/amp/s/ria.ru/amp/20200616/1572964400.html
Eu pergunto simplesmente: seu sistema de previsão da recessão previu esta recessão e quanto tempo antes dela?
https://www.google.com/amp/s/ria.ru/amp/20200616/1572964400.html
Você lê mesmo o que está comentando antes de seus comentários-postais?
Vladimir escreveu: "Esta estratégia deu um sinal de venda em dezembro de 2019. Ele ainda não deu sinal de compra. Aparentemente, o mercado vai cair". (с).
Portanto, a tarefa é prever o índice S&P 500 com base nos indicadores econômicos disponíveis.
Passo 1: Encontre os indicadores. Os indicadores estão disponíveis publicamente aqui: http://research.stlouisfed.org/fred2/ Existem 240.000 deles. O mais importante é o crescimento do PIB. Este indicador é calculado a cada trimestre. Por isso, nosso passo é de 3 meses. Todos os indicadores em prazos mais curtos são recalculados para 3 meses, os demais (anuais) são descartados. Também descartamos indicadores para todos os países, exceto EUA e indicadores que não têm um histórico profundo (pelo menos 15 anos). Assim, peneiramos laboriosamente um monte de indicadores, e obtemos cerca de 10 mil indicadores. Vamos formular uma tarefa mais específica para prever o índice S&P 500 um ou dois trimestres à frente, tendo 10 mil indicadores econômicos com um período trimestral. Eu faço tudo em Matlab, embora também seja possível fazê-lo em R.
Passo 2: Converta todos os dados para uma forma estacionária, diferenciando e normalizando. Há muitos métodos. O principal é que os dados transformados podem ser recuperados a partir dos dados originais. Nenhum modelo funcionará sem estacionaridade. A série S&P 500 antes e depois da transformação é mostrada abaixo.
Passo 3: Escolha um modelo. Você poderia ter uma rede neural. Pode ser umaregressão linear multivariável. Poderia ser uma regressão polinomial multi-variável. Depois de experimentar modelos lineares e não lineares, concluímos que os dados são tão ruidosos que não faz sentido encaixar um modelo não linear como o gráfico y(x) onde y = S&P 500 e x = um dos 10 mil indicadores é quase uma nuvem redonda. Assim, formulamos a tarefa de forma ainda mais concreta: prever o índice S&P 500 para um ou dois trimestres à frente tendo 10 mil indicadores econômicos com um período trimestral, utilizando a regressão linear multivariável.
Passo 4: Selecione os indicadores econômicos mais importantes entre 10 mil (reduzir a dimensão do problema). Este é o passo mais importante e difícil. Suponha que pegamos a história do S&P 500 que tem 30 anos de duração (120 trimestres). A fim de representar o S&P 500 como uma combinação linear de vários indicadores econômicos, é suficiente ter 120 indicadores para descrever com precisão o S&P 500 durante esses 30 anos. Além disso, os indicadores podem ser absolutamente qualquer tipo de indicador, a fim de criar um modelo tão preciso de 120 indicadores e 120 valores de S&P 500. Assim, reduziremos o número de entradas abaixo do número de valores das funções descritas. Por exemplo, estamos à procura de 10-20 indicadores/inputs mais importantes. Tais tarefas de descrição de dados por um pequeno número de entradas selecionadas de um grande número de bases de candidatos (dicionário) são chamadas de codificação esparsa.
Há muitos métodos para selecionar as entradas dos preditores. Eu tentei todas elas. Aqui estão os dois principais:
Aqui estão os primeiros 10 indicadores com o coeficiente de correlação máximo com o S&P 500:
Aqui estão os 10 principais indicadores com o máximo de informações mútuas com o S&P 500:
Lag é o atraso da série de entrada em relação à série simulada S&P 500. Como você pode ver nestas tabelas, diferentes métodos de escolha das entradas mais importantes resultam em diferentes conjuntos de entradas. Como meu objetivo final é minimizar o erro do modelo, escolhi o segundo método de seleção de entradas, ou seja, passar por todas as entradas e selecionar a entrada que desse o menor erro.
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Você lê mesmo o que está comentando antes de seus comentários-postais?
Vladimir escreveu: "Esta estratégia deu um sinal de venda em dezembro de 2019. Nenhum sinal de compra até o momento. Aparentemente, o mercado vai cair". (с).
Sobre a questão da existência e influência de um fator subjetivo invisível no estudo, sugiro que você releia cuidadosamente estas etapas e certifique-se de que a subjetividade esteja ausente ou NÃO altere o resultado final...
... No final, juntos chegaríamos à conclusão de que na previsão não se deve confiar tanto no método de análise de dados em si, mas na subjetividade pessoal, que pode ser correta contra todos os indicadores "objetivos" de um estudo.