Предсказание рынка на основе макроэкономических показателей - страница 47
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
...... у меня сильный интерес узнать можно ли предсказать крахи.
Если бы Вы интересовались экономикой НА САМОМ ДЕЛЕ, то ... знали бы, что сейчас основным выкупателем падающего-проседающего SP500 являются .... сами компании из SP500(!) ...
Нее... Швейцарский там банк какой-то, согласно одному посетителю этой ветки :)
Кстати, покупка своих акций компаниями велась уже давно. Это PR compaign чтобы сказать инвесторам что дескать акции дешёвые и у руководства нет сомнений что будущее светлое. Покупка акций также имеет другую причину. Компании с большими запасами денег (cash в банке) инвестируют эти деньги как и мы инвестируем свои деньги - хотим рост быстрее чем банковские проценты, которые сейчас очень маленькие. Вот эти компании вкладывают эти деньги в другие компании. Но это глупо. Например, компания где я работаю вкладывала деньги в хирургические инструменты, интернет провайдеры, и прочие отрасли не связанные с нашей специальностью, ничего толком не зная об этих отраслях. В конце концев моя компания теряла эти деньги. Потом в один день пришли к нам фонды-инвесторы и сказали одну простую вещь, которая меня потрясла и позволила понять причины многого. Они сказали: мы-фонды инвестируем в вашу компанию, покупая ваши акции, потому что верим что ваш бизнес будет успешным и принесёт нам прибыль. Если мы хотели инвестировать свои деньги в хирургические инструменты, мы бы нашли соответствующие компании специлиазирующиеся в этой отрасли и купили бы их акции без middle-man. Не транжирьте наши деньги инвестируя их в отрасли где вы не хрена не знаете. Вкладывайте эти деньги в свой собственный бизнес. С тех пор так и делаем: покупаем свои же акции, либо покупаем компании, бизнесс которых помогает расти наш бизнес. Как это влияет на рецессии мне пока неясно.
Насчёт истаблишмента. Я лично не люблю правительства. Считаю что правительства существуют чтобы ограничить нашу волю. Границы государств существуют чтобы оправдать существование правительств. Это как банды (gangs) разделяющие город на зоны влияния, собирающие налоги с "бизнесменов" (drug dealers, pimps,...) в этих зонах, а также защишающих этих "бизнесменов" от банд других зон. Если одна банда пересекает границы зон, то возникают войны. Сидеть в такой зоне и рассуждать что моя банда лучше твоей, смысла нет. Кто не понимает что наши правительства это банды, достоин своих правительств-банд. Давайте не будем позволять границам между государствами устанавливать границы в нашем мышлении.
Нее... Швейцарский там банк какой-то, согласно одному посетителю этой ветки :)
Кстати, покупка своих акций компаниями велась уже давно. Это PR compaign чтобы сказать инвесторам что дескать акции дешёвые и у руководства нет сомнений что будущее светлое. Покупка акций также имеет другую причину. Компании с большими запасами денег (cash в банке) инвестируют эти деньги как и мы инвестируем свои деньги - хотим рост быстрее чем банковские проценты, которые сейчас очень маленькие. Вот эти компании вкладывают эти деньги в другие компании. Но это глупо. Например, компания где я работаю вкладывала деньги в хирургические инструменты, интернет провайдеры, и прочие отрасли не связанные с нашей специальностью, ничего толком не зная об этих отраслях. В конце концев моя компания теряла эти деньги. Потом в один день пришли к нам фонды-инвесторы и сказали одну простую вещь, которая меня потрясла и позволила понять причины многого. Они сказали: мы-фонды инвестируем в вашу компанию, покупая ваши акции, потому что верим что ваш бизнес будет успешным и принесёт нам прибыль. Если мы хотели инвестировать свои деньги в хирургические инструменты, мы бы нашли соответствующие компании специлиазирующиеся в этой отрасли и купили бы их акции без middle-man. Не транжирьте наши деньги инвестируя их в отрасли где вы не хрена не знаете. Вкладывайте эти деньги в свой собственный бизнес. С тех пор так и делаем: покупаем свои же акции, либо покупаем компании, бизнесс которых помогает расти наш бизнес. Как это влияет на рецессии мне пока неясно.
Насчёт истаблишмента. Я лично не люблю правительства. Считаю что правительства существуют чтобы ограничить нашу волю. Границы государств существуют чтобы оправдать существование правительств. Это как банды (gangs) разделяющие город на зоны влияния, собирающие налоги с "бизнесменов" (drug dealers, pimps,...) в этих зонах, а также защишающих этих "бизнесменов" от банд других зон. Если одна банда пересекает границы зон, то возникают войны. Сидеть в такой зоне и рассуждать что моя банда лучше твоей, смысла нет. Кто не понимает что наши правительства это банды, достоин своих правительств-банд. Давайте не будем позволять границам между государствами устанавливать границы в нашем мышлении.
К 1985 году удалось по описанию экономических процессов на языке экономических показателей автоматически генерировать структуру реляционных баз данных.
Сан Саныч, иначе говоря, уже в 1985 году экономисты научились хранить данные в форме таблицы? :)
Я бы детализировал насчет описания процессов на языке показателей с последующим выбором значимых показателей, например. Ну, или чего-нибудь похожего...
Сан Саныч, иначе говоря, уже в 1985 году экономисты научились хранить данные в форме таблицы? :)
Я бы детализировал насчет описания процессов на языке показателей с последующим выбором значимых показателей, например. Ну, или чего-нибудь похожего...
Была не таблица, 3-я нормальная форма Кодда.
Все это в прошлом. Выложил, чтобы продемонстрировать проблему выявления содержательных связей между экономическими понятиями. В действительности содержательная сторона взаимосвязей носит принципиальный характер при использовании статистики. Если мы не в состоянии наполнить экономическим содержанием результаты статистических расчетом, значит это просто игра в цифирь.
AUDNZD, D1.
НС
Обучающая выборка - 2009-2014 гг.
Форвард БЕЗ ПЕРЕОБУЧЕНИЯ - 2015-2016 гг.
Всего две переменные - AUD и NZD UnRate
Я сомневаюсь, что на столь туманном учителе можно будет построить практически ценную модель.
Берем в качестве учителя ЗЗ - примитивнейший учитель. Вверх = 1, вниз = 0.
Учим модель, в которой предсказываются эти 0 и 1. Получить ошибку предсказания около 40% - практически всегда можно.
Но обладает ли такой результат практической ценностью?
Нет.
Дело в том, что не аккуратно был определен учитель. Мы 0 и 1 обозначили ТОЧКУ на ЗЗ, а не все плечо ЗЗ. Поэтому наша ошибка 40% - это не ошибка определения звена ЗЗ, а ошибка токи в этом звене, а эти точки будут перемешаны внутри звеньев. Как результат - 100% ошибка предсказания звена ЗЗ.
Поэтому.
Учитель, предсказание и использование должно строго совпадать. И любые неточности в формулировании учителя моментально приводят на практике к уничтожающем депо результатам.
Продолжаю о преобразовании данных. Как я уже сказал, лучшим преобразованием по моему мнению, является нормализованные приращения:
y[i] = (x[i] - x[i-1])/n[i]
где x[] это входной ряд, n[] это нормализующие значения. Так как размах приращений для многих экономических показателей-входов растёт со временем, нормализующие значения тоже должны расти со временем чтобы дать нам более менее стационарный ряд y[]. Простым метдом расчёта n[] является бегущая средняя, например EMA, абсолютных значений приращений. Но EMA очень негладная и делает трудным перерасчёт предсказанных значений y[] обратно в x[]. Например, допустим предсказываем незивестное будущее значение y_gdp[k] на основе какого-то преобразованного входа задержанного на один квартал, y[k-1], используя линейную модель
y_gdp[k] = a + b*y[k-1]
y_gdp это преобразованный ряд исходного GDP ряда x_gdp, т.е.
y_gdp[k] = (x_gdp[k] - x_gdp[k-1])/n_gdp[k]
Из этого уравнения, мы можем найти не-преобразованное будущее предсказание GDP на k-том шаге:
x_gdp[k] = y_gdp[k]*n_gdp[k] + x_gdp[k-1]
В этом уравнении, y_gdp[k] нам известно (выход предсказующей модели) , x_gdp[k-1] нам тоже известно (предыдущее известное значение GDP), а n_gdp[k] нам неизвестно (будущее нормализующее значение). Но нам известно предыдущее нормализующее значение n_gdp[k-1], которое расчитано как бегущая средняя известных прошлых значений. Чтобы получить n_gdp[k] можем например экстраполировать известные предыдущие значения n[k-1], n[k-2], ... Но ЕМА довольно плохо поддаётся экстраполяции так как сильно негладкая. Можно расчитать n[i] как гладкий КИХ фильтр абсолютных приращений |x[i] - x[i-1]|. Но будет групповая задержка Period/2, а также первые Period значений |x[i] - x[i-1]| не будут учавствовать в моделировании. Третьей возможностью является фильтр Ходрика-Прескота или Савитского-Голая. Эти фильтры гладкие, хорошо экстраполируемые, без задержки, но заглядывают в будущее, т.е. их последние значения будут перерисовываться с наступлением новых данных. Внизу график абсолютных приращений GDP (синяя линия), Фильтр Ходрика-Прескота построенный по всей истории (красная линяя), концы фильтров Ходрика-Прескота построенные на каждом прошлом отрезке 1..k где k = 2..N (чёрная линия), EMA (фиолетовая линия).
Несмотря на то что фильтр Ходрика-Прескота перерисовывается (хвост болтается), я считаю что это мало влияет на точность предсказаний нормализованных приращений GDP так как эти приращения (синияя линия) изменяются намного быстрее и сильнее чем красная линия. Красная линия по существу показывает исторический тренд на крупном масштабе, не зависящий от кратковременных флуктуаций роста GDP, включая рецессии. Проблема возникнет тогда когда мы выберем маленькую лямбду этого фильтра и он начнёт отслеживать размах высокочастотных флуктуаций. Например, в крайнем случае когда этот фильтр n[i] точно отслеживает синию линию |x[i] - x[i-1]|, т.е. n[i] = |x[i] - x[i-1]|, нормализация GDP приращений x[i] - x[i-1] таким фильтром буде вести к бинарному ряду y[i] = +/-1, и вся информация о размере приращений будет содержаться в нормализующих значениях n[i]. В таком случае мы тоже можем построить предсказывающую модель, но она будет предсказывать только знак роста GDP, что вполне дотаточно для предсказаний рецессий (два последующих квартала отрицательного роста GDP).