Makroekonomik göstergelere dayalı piyasa tahmini - sayfa 50
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Bu ölçekte gözle söylemek çok zor.
Bir zamanlar çok değişkenli bir model çalıştırdım, ancak modelin doğruluğu genel tahminlerden daha düşüktü
HOUST1F veya PRFI gibi tek bir gösterge alın ve modeliniz şimdiden genel tahminlerden daha doğru olacaktır. Birkaç tüketici göstergesi ve bir getiri eğrisi ekleyin, süper bir modeliniz olacak.
Aşağıda, 1959'dan bu yana GSYİH ve S&P 500 büyümesinin bir grafiği bulunmaktadır. Negatif GSYİH büyümesi (durgunluklar) sırasında S&P500'ün düşüşünü inkar etmek imkansızdır:
"Süper modeller" Benden ve kendimden çok şey var. Bazı nedenlerden dolayı, yalnızca ileriye dönük test, tahminin doğruluğunu yayınlanan tahminlerden daha kötü gösterir.
HOUST1F veya PRFI gibi tek bir gösterge alın ve modeliniz şimdiden genel tahminlerden daha doğru olacaktır. Birkaç tüketici göstergesi ve bir getiri eğrisi ekleyin, süper bir modeliniz olacak.
Aşağıda, 1959'dan bu yana GSYİH ve S&P 500 büyümesinin bir grafiği bulunmaktadır. Negatif GSYİH büyümesi (durgunluklar) sırasında S&P500'ün düşüşünü inkar etmek imkansızdır:
Bir şekilde gönderilerime seçici tepki veriyorsun.
Doğal olarak, verilen program bir tramvaydaki gibidir. Bir tramvay sürüyor - ve herkes yolcuya gidiyor, durdu .... Ve yolcular arasında yalnızca bir bağlantı var - aynı tramvaydalar - bizim durumumuzda, aynı ekonomide
Endeks ve GSYİH, ülkedeki ekonomik durumdan türetilmiştir ve aralarında hiçbir bağlantı yoktur.
2008 krizi bir emlak krizidir ve bu krizden GSYİH ve endeks rakamları gelir ve diğer birçok rakam tramvayda yolcularla dolup taşar. Ve endeks GSYİH'den takip etmez ve GSYİH indeksten takip etmez - en iyi ihtimalle eşzamanlı olarak (ve o zaman bile her zaman değil - bu daha önce sağladığınız grafikten görülebilir) genel resmi yansıtır.
Ekonomide gelecekteki hareketini belirleyen süreçler var ve bu hareketi bir dizi gösterge yansıtacak.
Bugün Amerikan ekonomisindeki derin hareketler nelerdir?
Şahsen, ABD ekonomisinin temel sorununun sıfır oran olduğuna inanan insanlara katılıyorum. Tüm sosyal sektör (sigorta ve emeklilik fonları) devlet tahvillerine yapılan yatırımlardan kâr elde etti. Sıfır oran ile bu kuruluşlar ihtiyaç duydukları karı alamamaktadır. Bu tür bir organizasyon iflas etmeye başlarsa, o zaman farklı bir sorun düzeyi olacaktır, bunlar nokta-com'lar değildir. Bu arada, GSYİH ve tüm endeksler tamamen aynı yöne gidecek - aşağı, dikey
Endeks ve GSYİH, ülkedeki ekonomik durumdan türetilmiştir ve aralarında hiçbir bağlantı yoktur.
2008 krizi bir emlak krizidir ve bu krizden GSYİH ve endeks rakamları gelir ve diğer birçok rakam tramvayda yolcularla dolup taşar. Ve endeks GSYİH'den takip etmez ve GSYİH indeksten takip etmez - en iyi ihtimalle eşzamanlı olarak (ve o zaman bile her zaman değil - bu daha önce sağladığınız grafikten görülebilir) genel resmi yansıtır.
Ekonomide gelecekteki hareketini belirleyen süreçler var ve bu hareketi bir dizi gösterge yansıtacak.
Bugün Amerikan ekonomisindeki derin hareketler nelerdir?
Şahsen, ABD ekonomisinin temel sorununun sıfır oran olduğuna inanan insanlara katılıyorum. Tüm sosyal sektör (sigorta ve emeklilik fonları) devlet tahvillerine yapılan yatırımlardan kar elde etti. Sıfır oran ile bu kuruluşlar ihtiyaç duydukları karı alamamaktadır. Bu tür bir organizasyon iflas etmeye başlarsa, o zaman farklı bir sorun düzeyi olacaktır, bunlar nokta-com'lar değildir. Bu arada, GSYİH ve tüm endeksler tamamen aynı yöne gidecek - aşağı, dikey
Söylenen her şeye katılıyorum. GSYİH'deki düşüş nedeniyle piyasa endeksinin düştüğünü söylediğim yeri bulmaya çalıştım ve bulamadım. Her iki düşüş de haklı olarak söylediğiniz gibi ekonominin durumunu yansıtıyor. Piyasa endeksinin düşüşünü tahmin etmek zor, GSYİH düşüşünü tahmin etmek çok daha kolay. Endeks ve GSYİH'deki düşüşler eşzamanlı gerçekleştiğinden (kendileri yazdılar, gözlemlerime göre endeks GSYİH'den 1 çeyrek önce düşmeye başlıyor), GSYİH'de bir düşüş öngörerek endekste bir düşüş tahmin edebilirsiniz, ki bu burada yaptığım şey. Konut, piyasadan ve GSYİH'den çok daha erken düşmeye başlar. Bu nedenle, son çare olarak, iyi bir S&P500 ve GSYİH modeli oluşturamazsam, o zaman HOUST ve konut fiyatlarını gözlemleyeceğim ve düştüklerinde piyasadan çıkacağım. Şimdiye kadar bu gözlemlenmedi. HOUST 1.6-1.7M'ye ulaştığında dikkatle izleyeceğim. HOUST 1.2-1.3M'nin altına düştüğünde, doğal olarak geçmiş resesyonlar başladı.
https://research.stlouisfed.org/fred2/series/HOUST
Bugün ekonominin sorunu ne olursa olsun, özel borçların büyük bir sorun olmaya devam ettiğini düşünüyorum. Bankalar borcunu ödeyemeyenlere kredi vermeye devam ediyor. ABD'de bankalar çıldırdı ve kredi kartı açarken alışverişlerde indirim yapıyorlar. Her markalı mağazanın kendi kredi kartı vardır: Walmart, Target, Macy's, Starbuks ve daha yüzlercesi. Çin'de, özel borcun GSYİH'ya oranı, resesyon öncesi ABD'dekinden bile daha yüksek seviyelere ulaştı. Belki de aynı şekilde, Çin bir sonraki resesyonun nedeni olacaktır.
Bugün ekonominin sorunu ne olursa olsun, özel borçların büyük bir sorun olmaya devam ettiğini düşünüyorum. Bankalar borcunu ödeyemeyenlere kredi vermeye devam ediyor. ABD'de bankalar çıldırdı ve kredi kartı açarken alışverişlerde indirim yapıyorlar. Her markalı mağazanın kendi kredi kartı vardır: Walmart, Target, Macy's, Starbuks ve daha yüzlercesi. Çin'de, özel borcun GSYİH'ya oranı, resesyon öncesi ABD'dekinden bile daha yüksek seviyelere ulaştı. Belki de aynı şekilde, Çin bir sonraki resesyonun nedeni olacaktır.
Çin'in GSYİH'sine gelince, "İlginç ve Mizah" dalının dünkü videosunda söyleniyor. Her Şeyin Genel Teorisine göre, Çin'in GSYİH büyümesi 2/3'lük güce göre zamanla (t-t0) orantılıdır.
Adım adım tahmin edicileri yinelemeye başlayalım. İlk olarak, tüm verileri, ortalamalarının mutlak artışlarını normalleştirerek yukarıda açıklandığı gibi dönüştürüyoruz. Ardından, geçmişe bakalım ve doğrusal regresyon kullanarak dönüştürülmüş GSYİH'nın tahmin hatalarını görelim. Artan tahmin hatasına göre sıralanmış en iyi 10 tahmin edicinin listesi:
Görüldüğü gibi özellikle gayrimenkul ve ev eşyası alanında yatırım konusunda pek çok tahminci var. En küçük tahmin hatasına sahip tahminciler, aynı zamanda, yüksek karşılıklı bilginin yanı sıra, GSYİH ile en yüksek korelasyon katsayılarına sahiptir. A012RC1Q027SBEA veya PRFI, ilk model tahmincisi olarak uygundur. Örneğin, dönüştürülmüş GSYİH'nın PRFI(1)'e bağımlılığı grafiğinin nasıl göründüğünü görelim:
Noktaların rengi, zamana göre spektrum boyunca düzgün bir şekilde değişir, yani. örneğin, mavi noktalar aynı zaman dilimine aittir. Grafikten de görüldüğü gibi GSYİH'nın PRFI'ye bağımlılığında zaman içinde önemli bir değişiklik yoktur. Bu durumda lineer bağımlılık, lineer olmayanlardan daha kötü değildir ve basitliği nedeniyle tercih edilir. Bu arada, girdi verileri çok gürültülü olduğunda doğrusal olmayan sinir ağlarının finansal modellerde herhangi bir avantaj sağlayıp sağlamadığını burada tartışabilirsiniz.
Şimdi PRFI(1)'e dayalı geçmiş ve gelecekteki GSYİH tahminlerine bakalım:
Fena değil ve banka tahminlerinden daha iyi bir tahminci. Bu tahminlerde ileriye dönük bir bakış yoktur, çünkü tarihteki her an, o ana kadar mevcut olan GSYİH ve PRFI verileri kullanılmıştır. Geleceğe dair tek fikir, tahmin edicinin seçiminde mevcuttur (tarih boyunca PRFI seçilmiştir).
Devam ediyoruz. İkinci öngörücünün seçimi o kadar basit değil. Adım adım regresyonun bir varyasyonunu kullanıyorum. Buradaki fikir, ilk tahmin ediciyi ve buna dayalı GSYİH modelini bulduktan sonra, modelini GSYİH'den çıkarıyorum. Ortaya çıkan artık, ikinci tahmin ediciyi bulduğumuz yeni modellenmiş seri haline gelir ve bu böyle devam eder. Matematiğe aşina olanlar, tam bir mutluluk için, bu şekilde seçilen tüm tahmin edicilerin ortogonal (yordayıcılar arasında sıfır korelasyon) olması gerektiğini bilir; bu, çoğu ekonomik gösterge için geçerli değildir. Ancak bundan daha sonra tartışılacak olan birkaç yol var.
Yani kalan elimizde (GDP eksi ilk tahmin ediciye dayalı model). Mevcut tüm tahmin edicileri yinelemeye başlıyoruz ve artık tahmin hatalarının yanı sıra artık ile korelasyon ve karşılıklı bilgileri hesaplıyoruz. Aşağıdaki tabloyu alıyoruz (yalnızca ilk 11 tahminci gösteriliyor):
Bu durumda, tahmin hatası, ilk tahmin edicinin ve bu tablodaki tahmin edicilerin her birinin toplam hatasıdır. Burada ikinci tahmin edicinin seçimi dikkatli yapılmalıdır. Pred2, ilk tahmin edici (PRFI veya pred1) ile birleştirildiğinde bize en küçük hatayı verecek olsa da, bu tahmin edicinin korelasyon katsayısı ve karşılıklı bilgisi o kadar yüksek değildir. Pred12 daha umut verici görünüyor, bu yüzden onu seçeceğim. Kalan ve pred12 grafiği:
Bulut daha da bulanıklaştı. Pred1 ve pred12'ye dayalı tahminler:
Bu tahminlerde ileriye dönük bir bakış yoktur, çünkü tarihteki her an, o ana kadar mevcut olan GSYİH ve PRFI verileri kullanılmıştır. Geleceğe dair tek fikir, tahmin edicinin seçiminde mevcuttur (tarih boyunca PRFI seçilmiştir).
Geleceğe bakmak. Yazık ama bu bir bakış.
Çok geniş bir girdi değişkeni setiniz olduğunda, bunlardan her zaman tahmin edilen değişkenin seçilen aralığı için en uygun olanı seçebilirsiniz, AMA FAKTÖR VE FAKTÖR ARASINDA GERÇEKTE FONKSİYONEL BİR BAĞIMLILIK OLACAĞI GERÇEĞİ DEĞİL. TAHMİNİ FONKSİYON.
Yani, öngörülen ABD GSYİH'sinin seçilen kesimi için, "Angola'daki hastanelere gıda zehirlenmesiyle kabul edilen hasta sayısı" değişkeni çok uygun olabilir, ancak açıkçası, işlevsel bir ilişki yoktur.
Bir kez daha - her şeye yalnızca ileriye bakmadan karar verilir (değişkenlerin seçiminde bile).
Çok sayıda değişkenin tuzağı.
Yani, öngörülen ABD GSYİH'sının seçilen kesimi için, "Angola'daki hastanelere gıda zehirlenmesiyle kabul edilen hasta sayısı" değişkeni çok uygun olabilir, ancak açıkçası, işlevsel bir ilişki yoktur.
Expert Advisors'ı optimize ederken sık sık benzer sorunlarla karşılaştım. Örneğin, bir Expert Advisor'ı 10 yıllık geçmiş için optimize edebilir, en iyi sonucu alabilir ve ardından bu tür ayarlarda hiçbir şey kazanamazsınız. Sorun şu ki, bulunan ayarlarla EA 9 yıl aptal olabilir ve daha sonra ayarların yanlışlıkla çakıştığı ve çok fazla kar getirdiği sadece bir hafta içinde öne geçebilir. Ve böyle bir kazanın gelecekte tekrar olması muhtemel değildir. İyi bir çözüm, tüm işlem geçmişini yıllara bölmek, karı her yıl için ayrı ayrı hesaplamak ve en kötü yıllık sonucu almaktır.
En iyi korelasyonu bulmak için şöyle bir hata işlevi kullanırdım: MAX(hata(2000-2016), hata(2000), hata(2001), ..., hata(2014), hata(2015)). Hiçbir şeyi garanti etmiyorum, istatistikler için bu yaklaşımı denemedim.
Geleceğe bakmak. Yazık ama bu bir bakış.
Çok geniş bir girdi değişkeni setiniz olduğunda, bunlardan her zaman tahmin edilen değişkenin seçilen aralığı için en uygun olanı seçebilirsiniz, AMA FAKTÖR VE FAKTÖR ARASINDA GERÇEKTE FONKSİYONEL BİR BAĞIMLILIK OLACAĞI GERÇEĞİ DEĞİL. TAHMİNİ FONKSİYON.
Yani, öngörülen ABD GSYİH'sinin seçilen kesimi için, "Angola'daki hastanelere gıda zehirlenmesiyle kabul edilen hasta sayısı" değişkeni çok uygun olabilir, ancak açıkçası, işlevsel bir ilişki yoktur.
Bir kez daha - her şeye yalnızca ileriye bakmadan karar verilir (değişkenlerin seçiminde bile).
Çok sayıda değişkenin tuzağı.