Обсуждение статьи "Прогнозирование валютных курсов с использованием классических методов машинного обучения: Логит и Пробит модели"
Спасибо, хорошая интересная статья.
Имхо, на днёвках можно уже пытаться использовать фундаментальные данные. Это не в смысле критики статьи, а в порядке размышлений. Интересно, как вообще можно к ценовым данным адекватно "подмешивать" макроэкономические данные. Проблема в их редкой смене, например. Наверно, можно ещё макроэкономику как-то использовать при предобработке цен - переход от номинальных курсов к реальным, например.
Имхо, на днёвках можно уже пытаться использовать фундаментальные данные. Это не в смысле критики статьи, а в порядке размышлений. Интересно, как вообще можно к ценовым данным адекватно "подмешивать" макроэкономические данные. Проблема в их редкой смене, например. Наверно, можно ещё макроэкономику как-то использовать при предобработке цен - переход от номинальных курсов к реальным, например.
Есть же встроенный календарь новостей с макроэкономикой - подмешивайте его данные в предикторы.
Спасибо, хорошая интересная статья.
Имхо, на днёвках можно уже пытаться использовать фундаментальные данные. Это не в смысле критики статьи, а в порядке размышлений. Интересно, как вообще можно к ценовым данным адекватно "подмешивать" макроэкономические данные. Проблема в их редкой смене, например. Наверно, можно ещё макроэкономику как-то использовать при предобработке цен - переход от номинальных курсов к реальным, например.
Почему ? Используется классификационная предсказывающая модель, которая даёт прогнозы. Считает корректно то что в эту модель засыпали. Что не так тогда ? Что модель не может побить наивный прогноз ? Я этого не обещал )
"Невозможность прогнозирования валютных курсов с использованием классических методов..."
"Невозможность прогнозирования валютных курсов с использованием классических методов..."
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Прогнозирование валютных курсов с использованием классических методов машинного обучения: Логит и Пробит модели:
Предпринята попытка построить торговый эксперт для предсказания котировок валютных курсов. За основу алгоритма взяты классические модели классификации — логистическая и пробит регрессия. В качестве фильтра торговых сигналов используется критерий отношения правдоподобия.
Перед исследователями финансовых рынков всегда будет стоять непростая задача выбора математической модели для прогнозирования будущего поведения торговых инструментов. На сегодняшний день разработано огромное количество таких моделей. Поэтому возникает вопрос как не утонуть во всем этом многообразии методов и подходов, с чего начать, на каких моделях лучше всего сконцентрироваться, особенно если вы только приступаете к прогнозированию с помощью моделей машинного обучения ? Если задачу прогноза попытаться свести к простому ответу на вопрос — «будет ли цена закрытия завтра выше чем цена закрытия сегодня ?», тогда логичным выбором будут бинарные модели классификации. Одними из самых простых и широко применяемых являются логит и пробит регрессия. Эти модели относятся к самой распространенной форме машинного обучения — так называемое обучение с учителем.
Задача обучения с учителем в свою очередь состоит в том, что бы научить нашу модель отображать множество входов {x} (предикторов или признаков) во множество выходов {y} (целей или меток). В данной работе предсказывать мы будем всего два рыночных состояния — рост или падение цены валютной пары. Следовательно, будем иметь всего два класса меток y ∊ {1,0}. В качестве предикторов выступят ценовые паттерны, а именно стандартизированные приращения цен с определенным лагом. Эти данные сформируют наше обучающее множество {x, y}, на котором мы будем оценивать параметры наших моделей. Прогнозная модель основанная на обученных классификаторах реализована в виде эксперта LogitExpert.
Автор: Evgeniy Chernish