Makroekonomik göstergelere dayalı piyasa tahmini - sayfa 8

Yeni yorum
 
Tek satırlı bir regresyonu, biri pozitif girdiler ve diğeri negatif girdiler için olmak üzere iki satırlı bir regresyonla değiştirmek pek fayda göstermedi. S&P500 yerine GSYİH'yı tahmin etme girişimi, daha düşük bir tahmin RMSD'si ile sonuçlandı, ancak optimal girdi sayısı hala 1'dir. Yani, ikinci ve üçüncü tahmin edicilerin eklenmesi her zaman tahminlerin RMSD'sinde bir artışa yol açar. Ben bunu sevmedim. Daha fazla değişkenli bir model görmek istiyorum. Dolayısıyla model, veri ve dönüşüm arayışları devam ediyor. Tüm geçmişe dayalı bir tahminci seçimi ve aynı geçmiş için seçilen tahmin ediciler tarafından yapılan tahminlerle kendinizi aldatmak istemezsiniz. Şimdiki zorluk, yalnızca tahmin edilen tarihe kadar olan geçmişe sahip tahmincilerin nasıl seçileceğidir. Belki gerçek, yalnızca bir tahmin edicinin seçimini gerçekten sınırlar.
 
gpwr :
Tek satırlı bir regresyonu, biri pozitif girdiler ve diğeri negatif girdiler için olmak üzere iki satırlı bir regresyonla değiştirmek pek fayda göstermedi. S&P500 yerine GSYİH'yı tahmin etme girişimi, daha düşük bir tahmin RMSD'si ile sonuçlandı, ancak optimal girdi sayısı hala 1'dir. Yani, ikinci ve üçüncü tahmin edicilerin eklenmesi her zaman tahminlerin RMSD'sinde bir artışa yol açar. Ben bunu sevmedim. Daha fazla değişkenli bir model görmek istiyorum. Dolayısıyla model, veri ve dönüşüm arayışları devam ediyor.

değişken sayısını artırmak oldukça doğal bir şekilde toplam varyansı artırır

optimal tahmin edici sayısı 5 ila 8'dir (IMHO)

 

Dow Jones ve dolar üzerinde üç aylık LIBOR. Garip bir şekilde, ders kitapları oran yükseldiğinde piyasanın düştüğünü söylüyor, ancak burada durum tam tersi.

Bununla birlikte, güçlü bir korelasyon özellikle görünür değildir.

P. S. 1986'dan önceki faiz oranlarına ve 2007'den daha eski hazinelere ilişkin fiyatlara (getiri değil) ilişkin verileri nereden alacağınızı size kim söyleyecek?

 
forexman77 :

Dow Jones ve dolar üzerinde üç aylık LIBOR. Garip bir şekilde, ders kitapları oran yükseldiğinde piyasanın düştüğünü söylüyor, ancak burada durum tam tersi.

Bununla birlikte, güçlü bir korelasyon özellikle görünür değildir.

P. S. 1986'dan önceki faiz oranlarına ve 2007'den daha eski hazinelere ilişkin fiyatlara (getiri değil) ilişkin verileri nereden alacağınızı size kim söyleyecek?

http://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/Historic-LongTerm-Rate-Data-Visualization.aspx

ama gerçek çok uygunsuz bir şekilde yapılır (((

 
transcendreamer :

http://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/Historic-LongTerm-Rate-Data-Visualization.aspx

ama gerçek çok uygunsuz bir şekilde yapılır (((

üzgünüm, sadece bahisler var
fiyatlar burada bulunur, ancak yalnızca aylık
http://www.investing.com/rates-bonds/us-10-yr-t-note-historical-data

 
gpwr :
Tek satırlı bir regresyonu, biri pozitif girdiler ve diğeri negatif girdiler için olmak üzere iki satırlı bir regresyonla değiştirmek pek fayda göstermedi. S&P500 yerine GSYİH'yı tahmin etme girişimi, daha düşük bir tahmin RMSD'si ile sonuçlandı, ancak optimal girdi sayısı hala 1'dir. Yani, ikinci ve üçüncü tahmin edicilerin eklenmesi her zaman tahminlerin RMSD'sinde bir artışa yol açar. Ben bunu sevmedim. Daha fazla değişkenli bir model görmek istiyorum. Böylece model, veri ve dönüşüm arayışları devam ediyor. Tüm geçmişe dayalı bir tahminci seçimi ve aynı geçmiş için seçilen tahmin ediciler tarafından yapılan tahminlerle kendinizi aldatmak istemezsiniz. Şimdiki zorluk, yalnızca tahmin edilen tarihe kadar olan geçmişe sahip tahmincilerin nasıl seçileceğidir. Belki gerçek, yalnızca bir tahmin edicinin seçimini gerçekten sınırlar.

Neden RAttle olmadığını anlamıyorum - bazı zayıf ve en önemlisi sınırlı modeller kullanıyorsunuz.

Bir teklifim var.

Sütunların adlarını içeren tsv.file dosyasını bırakın. Hedef değişkenler olarak kullanılacak sütunları belirtin. Doğal olarak, bir tablo satırı zaman içinde bir noktaya atıfta bulunmalıdır.

Rattle'a gideceğim ve izninizle 6 çok iyi modelin sonucunu burada yayınlayacağım.

not.

Finansal serilerde lineer regresyonlar ..... fazlasıyla şüpheli.

 
transcendreamer :

üzgünüm, sadece bahisler var
fiyatlar burada bulunur, ancak yalnızca aylık
http://www.investing.com/rates-bonds/us-10-yr-t-note-historical-data

Teşekkür ederim! 2013 yılına ait web sitesindeki grafiğe göre günlük veriler.

 
faa1947 :


Finansal serilerde lineer regresyonlar..... fazlasıyla şüpheli.

peki, neden, basit modeller olarak oldukça uygundur
elbette sinir ağları kadar evrensel değil, ama yine de
Genellikle, eğer regresyon iyi kalitede bir model vermiyorsa, diğer optimize edicilerin vermediği gözlemlenmiştir.

 
transcendreamer :

peki, neden, basit modeller olarak oldukça uygun
elbette sinir ağları kadar evrensel değil, ama yine de
Genellikle, eğer regresyon iyi kalitede bir model vermiyorsa, diğer optimize edicilerin vermediği gözlemlenmiştir.

Haydi...

Regresyon modelleri pratikte finansal verilere uygulanamaz. Rakamları alıyorsunuz, onlara inanın, ancak gördüğünüz sayıların hiç olmadığı gerçeği, o zaman bunu anlamak için yeterli bilgi yok - bir sayı oyunu.

Ama evlenme teklif etmek benim işim... Ve işte ustanın işi...

not.

Sinir ağları en iyi sonuçları vermez. Başka modeller de var ve sonuç daha iyi ve iç yapı yorumlanabilir.

 
faa1947 :

Haydi...

Regresyon modelleri pratikte finansal verilere uygulanamaz. Rakamları alıyorsunuz, onlara inanın, ancak gördüğünüz sayıların hiç olmadığı gerçeği, o zaman bunu anlamak için yeterli bilgi yok - bir sayı oyunu.

Ama evlenme teklif etmek benim işim... Ve işte ustanın işi...

not.

Sinir ağları en iyi sonuçları vermez. Başka modeller de var ve sonuç daha iyi ve iç yapı yorumlanabilir.


Hâlâ katılmıyorum - regresyon, herhangi bir veriyle harika çalışıyor, diğer yöntemlerden mutlaka daha iyi değil, ancak yine de oldukça iyi, özellikle de bilgi işlem kaynaklarının aşırı derecede iddiasız olduğu düşünüldüğünde

genellikle regresyondan önce logaritma veya delta alınması önerilir - ancak bu eğilim bilgisini öldürür! - belki de bu yüzden gerilemeye yönelik şüphecilik?

ön normalleştirme verileri bozabilir, bu çok dikkatli yapılmalıdır

Modelin "fiziksel" bir anlamı olması gerektiğine katılıyorum ... ve model ne kadar karmaşıksa, "fiziksel" yorumdan o kadar uzaklaşır, herhangi bir karmaşık modelde katsayılar soyuttur (eğer bu karşılık gelmiyorsa). örneğin çok sayıda veya gözlem / çubuk sayısı, oynaklığı hesaplamak için çarpanlar veya bunun gibi bir şey), sinir ağları soyut, rastgele ormanlar da var, başka ne var? genetik? ayrıca soyut bir model

regresyonda, katsayılar genellikle belirli bir faktörün bağlantısının / etkisinin gücü olarak yorumlanır ve katsayıların modüllerinin toplamını hesaplarsanız ve toplamdaki katsayı oranını hesaplarsanız bu oldukça mantıklıdır - bu değişkenin etkisinin anlamlılık düzeyi

tabi bu her zaman ekonomik terimlerle ifade edilemez (bu durumda konu model kurmanız gerekir bu rakamlara güvenilebilir ama bu tamamen farklı bir seviye), örneğin hisse senedi endeksi ile hisse senedi endeksi arasındaki ilişki ise makroekonomik istatistikler analiz edildiğinde, göstergenin büyüme yüzdesi gibi bir şey olacaktır "veya örneğin, Merkez Bankası hesaplarındaki bakiyeler ile bir miktar döviz kuru arasında doğrudan bir bağlantı yoktur, ancak model şunu gösterebilir: , bu bağlantının nesnel olduğu bir gerçek değil (dengeler bir şekilde döviz kurunu etkiliyor veya tam tersi), ancak model değişikliklerin senkronizasyonunu gösteriyor, o zaman modele dahil edilmeyebilecek bazı ortak nedenler var, belki ölçülebilir bile değildir, ancak yine de dolaylı bir ilişkiyi araştırmak mümkündür.

ve modelde yalnızca işlem gören enstrümanlar varsa, katsayıları lotlar halinde yeniden hesaplayabilirsiniz - fiziksel bir yorumdan daha fazlası

123456789101112131415...61
Yeni yorum