FOREX - Тенденции, прогнозы и следствия 2015 - страница 600
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
пипсовка цели 3-5 пунктов стоп 15, а скальпинг цели 15-30, стоп пунктов 100... Скальпируют с индикаторами, а пипсовка по интуиции пятки левой задней ноги...
Ладно, хорош дурковать)
Пойми простую вещь, торговля не может основываться на палках или черточках нарисованных на графике от балды.
Закрыл всё и вот что получилось
Блох себе в карман накидаю. (Выведу немного денег)
Закрыл всё и вот что получилось
Блох себе в карман накидаю. (Выведу немного денег)
Блохи прыгнули в карма.
Мифический вы спите, а по ауди пришли долги собирать )
Блохи прыгнули в карма.
Купил EUR/USD и GBP/USD
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Предсказание рынка на основе макроэкономических показателей
gpwr, 2015.02.12 05:15
Итак, задача предсказать S&P 500 индекс на основе имеющихся экономических показателей.
Шаг 1: Находим показатели. Показатели имеются в общем доступе здесь: http://research.stlouisfed.org/fred2/ Их там 240 тысяч. Самым главным является рост GDP. Этот показатель расчитывается каждый квартал. Отсюда наш шаг - 3 месяца. Все индикаторы на более коротком периоде перерасчитываются на 3-х месячный период, остальные (годовые) отбрасываются. Отбрасываем также показатели для всех стран кроме США и показатели, у которых нет глубокой истории (по крайней мере 15 лет). Итак кропотливым трудом отсеиваем кучу показателей и получаем порядка 10 тыс показателей. Формулируем более конкретную задачу прдесказать S&P 500 индекс на один или два квартала вперёд имея в наличии 10 тыс экономических показателей с квартальным периодом. Я делаю всё в МатЛабе, хотя можно и в R.
Шаг 2: Преобразуем все данные к стационарному виду путём дифференцирования и нормирования. Методов тут много. Главное чтобы из преобразованных данных можно было восстановить первоначальные данные. Без стационарности не одна модель работать не будет.
Шаг 3: Выбираем модель. Можно нейронную сеть. Можно много-переменную линейную регрессию. Можно много-переменную полиномную регрессию. После опробования линейных и нелинейных моделей приходим к выводу что данные настолько зашумлены что вписывать нелинейную модель смысла нет т.к. y(x) граф, где y = S&P 500 и x = один из 10 тыс показателей, бредставляет почти круглое облако. Таким образом формулируем задачу ещё более конкретно: предсказать S&P 500 индекс на один или два квартала вперёд имея в наличии 10 тыс экономических показателей с квартальным периодом используя много-переменную линейную регрессию.
Шаг 4: Выбираемиз 10 тыс экономических показателей наиболее главные (уменьшаем размерность задачи). Это самый главный и трудный шаг. Допустим берём историю S&P 500 длинной в 30 лет (120 кварталов). Чтобы представить S&P 500 в виде линейной комбинации экономических показателй разного рода, достаточно иметь 120 показателей чтобы точно описать S&P 500 за эти 30 лет. Причём показатели могут быть совершенно любыми чтобы создать такую точную модель из 120 показателей и 120 значений S&P 500. Значит нужно уменьшать количество входов ниже количества описываемых значений функции. Например ищем 10-20 наиболее важных показателей-входов.