Makroekonomik göstergelere dayalı piyasa tahmini - sayfa 6
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Mql'de bunun gibi bir şey.
if (h< 3 ) { h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ); }
Burada bir hata var. h ayarlanmadıysa, h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ) formülüyle hesaplanır. p_h girdi parametresi olarak verilirse, h = p_h olur. Matlab'da girdi sayısını ölçen değişkene nargin denir. Nargin<3 ise, işlev çağrıldığında yalnızca ilk iki girişin belirtildiği anlamına gelir, x ve y. Bu durumda, formülü kullanarak h'yi hesaplıyoruz.
if (h< 3 ) { h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ); }
Burada bir hata var. h ayarlanmadıysa, h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ) formülüyle hesaplanır. p_h girdi parametresi olarak verilirse, h = p_h olur. Matlab'da girdi sayısını ölçen değişkene nargin denir. Nargin<3 ise, işlev çağrıldığında yalnızca ilk iki girişin belirtildiği anlamına gelir, x ve y. Bu durumda, formülü kullanarak h'yi hesaplıyoruz.
Bir makaleye rastladım ve konuyla ilgili görünüyordu. Ekli dosya.
İşte cümle
New York Menkul Kıymetler Borsası günlük hisse senedi getirilerinin çapraz korelasyon hiyerarşik özellikleri ve çok parçalılığı arasında derin bir etkileşimin kanıtını rapor ediyoruz.
Bir makaleye rastladım ve konuyla ilgili görünüyordu. Ekli dosya.
İşte cümle
Çapraz korelasyon hiyerarşik özellikleri ile New York Menkul Kıymetler Borsası günlük hisse senedi getirilerinin çok parçalılığı arasında derin bir etkileşimin kanıtını rapor ediyoruz.
Bu makaleyi anlamak benim için zor, ama yine de teşekkürler.
Piyasa fiyatlarındaki olumlu ve olumsuz varyansların dağılımını düşündüm. Bu bir zamanlar burada tartışılmıştı ve sonuç, olumsuz sapmaların olumlu olanlardan daha güçlü olduğuydu. Bir satırın gerilemesini iki satırın gerilemesi ile değiştirmeye çalışacağım: biri pozitif girdi değerleri için, diğeri negatif olanlar için. Bakalım ne olacak.
Bu makaleyi anlamak benim için zor, ama yine de teşekkürler.
Piyasa fiyatlarındaki olumlu ve olumsuz varyansların dağılımını düşündüm. Bu bir zamanlar burada tartışılmıştı ve sonuç, olumsuz sapmaların olumlu olanlardan daha güçlü olduğuydu. Bir satırın gerilemesini iki satırın gerilemesi ile değiştirmeye çalışacağım: biri pozitif girdi değerleri için, diğeri negatif olanlar için. Bakalım ne olacak.
Modeller iki tiptir:
Sınıflandırma için, rastgele ağaçların ormanları çok yaygındır - randomForest. Az sayıda boyuta sahip çok sayıda değişkene sahip kaynak veriler için çok iyi çalışırlar. Genellikle 50-100 ölçüm yeterlidir. Ve on binlerce değişken olabilir.
Rattle hesaplamaları tahmin etmek için çok uygundur. Matlab'dan bahsettiniz, bu yüzden Rattle sizin için bir çalışma günü ve hem regresyon hem de sınıflandırma olmak üzere her iki türden 6 model mevcut. Ayrıca orada korelasyonları görebilir, bazı değişkenleri atabilir, sonucu değerlendirebilirsiniz ..... Değişkenleriniz hakkında birçok ilginç bilgi edinin. Bu arada değişkenlerin önemini değerlendirin.
Rattle'a zaman ayırın - özellikle sahneniz ve hedeflerinizle pişman olmayacaksınız - sadece ne olduğunu görün.
Bu verileri sınıflandırıcılarınıza eklemek istemeyin: "Meta COT projesi - MetaTrader 4 terminalinde CFTC raporlarını analiz etmek için yeni ufuklar". Ne kadar güçlü bir yordayıcı olduklarını görmek ilginç olurdu.
Makaleye baktım ama hangi veriler olduğunu anlamadım. Yeni verileri denemekten memnuniyet duyarım, ancak bana tam olarak neyi ve nereden alacağımı söyleyin. Veriler en az 1980'den önce mevcut olmalıdır (ideal olarak 1960'dan beri). Hikayenin başlangıcı sağa kaydırılırsa sistemimin tahminlerinin MSD'si azalır ve eğitim geçmişinin başlangıcı 1980'den sonra taşınırsa tahminleri rastgele tahminlerden daha kötü hale gelir. Bu, büyük olasılıkla, 2000'den bu yana test dönemi için en iyi tahmincilerin seçildiği temel alınarak geçmiş tahminlerin sayısındaki azalmadan kaynaklanmaktadır. S&P 500 için sat/çağrı oranını zaten pompalıyorum, ancak bu veriler, 1995'ten başladığı ve sistem 1960'tan itibaren öğrenmeye başladığı için sistemim tarafından atılıyor. 1860'tan sonra başlayan tüm veriler otomatik olarak atılır.
Ne yazık ki, 1960 derinliği şartı çok katıdır. COT, şimdi yayınlanmaya başladıkları biçimde, 80'lerin sonlarında (eski güzel seksenler) toplanmaya başladı.
Eğitmek için daha az geçmişe ihtiyaç duyan bir model oluşturmaya çalışın. COT haftada bir yayınlanır, satım/çağrı oranı genellikle her günün sonunda mevcuttur. Onlar. bu tür veriler için toplam ölçüm sayısı, aylık raporlardan bile daha fazla olabilir.
Herhangi bir şey varsa, veriler burada: http://www.cftc.gov/MarketReports/CommitmentsofTraders/HistoricalCompressed/index.htm
Mayıs 2010'da robot hatasının neden olduğu çöküşü (herkes bu görüşe geldi) ve euro'nun 1000 (!) puandan fazla çökeceğini veya frankın Ocak ayı davranışının neden olduğu çöküşü nasıl tahmin edebilir?
Kaza, bu bir çarpışma çünkü ANİDEN OLUYOR! :)
Algoritmanın çalışmasından kaynaklanan bir çökme bir algoritma hatasıdır, nadiren meydana gelir ve durum ve algoritmanın kendisi analiz edilerek düzeltilebilir.
Ancak çarpışmalar günlük olarak meydana gelir, denge durumundan rotadaki herhangi bir keskin değişiklik, bir çarpışma açısından düşünülebilir.
Böyle bir çöküş, kalabalığın davranışından kaynaklanır ve öncüleri vardır. Aslında herkes onları arıyor.