基于宏观经济指标的市场预测 - 页 41 1...343536373839404142434445464748...61 新评论 Дмитрий 2016.03.10 15:16 #401 Sergiy Podolyak:你是什么意思？我早在2007年就预测到了全球危机。今生所有的 "预测 "都不值一提--只有金钱才有价值。你在这个预测上赚了一百万吗？世界上有数以百万计的人 "预测 "过什么--只有少数人赚了钱。我很确定--我应该把我的公寓抵押出去，让自己接受一切。 [删除] 2016.03.10 15:26 #402 Дмитрий:今生所有的 "预测 "都不值一提--只有钱才有价值。你在这个预测上赚了一百万吗？世界上有数以百万计的人 "预测 "过什么--只有少数人赚了钱。我很确定--我应该把我的公寓抵押出去，让自己接受一切。哥萨克，你的贪婪散发着高盛的气息。你至少应该以某种方式伪装自己，你知道 -.....并非一切都以金钱来衡量。如果你成为一名经济学家或交易员，你就会明白这一点的唯一途径。 Дмитрий 2016.03.10 15:29 #403 Sergiy Podolyak:哥萨克，你的贪婪散发着高盛的气息。你至少应该以某种方式伪装自己，你知道 -.....并非一切都以金钱来衡量。你理解它的唯一途径是你成为一名经济学家或交易员。)))如果不以金钱来衡量一切，你就不可能成为一名交易员。你可以成为一个经济学家，但不能成为一个交易员。如果你在2007年打开所有的东西，到2008年秋天你就会退出市场了。 Дмитрий 2016.03.10 15:29 #404 ))))，需要在罗蒙诺索夫边上停下来，踢踢车尔尼亚克的耳朵--他教谁了......。 Vizard_ 2016.03.10 20:52 #405 Vladimir: 其他栏目是不同的经济预测因素。国内生产总值是在1166列....... 至少可以说，数据不是很好。+ 太多的东西。)) 抛出 - gdp=144.1876*col83 GDP=COL226 GDP=COL739 gdp = 62 + col1128 gdp = 0.001*col1168 等...(COL83 = 第83列) 没有做太多的挖掘工作（比matlab搜索的还少））。 从matlab中导出带分隔符的数据；= dlmwrite('myfile',Data,';') 根据直觉，两个模型领先1个像素（红色和绿色）。垂直线的右侧=建模者对新数据的应用... Vladimir 2016.03.10 22:43 #406 Vizard_: 至少可以说，数据不是很好。+ 太多的东西。)) gdp=144.1876*col83 GDP=COL226 GDP=COL739 gdp = 62 + col1128 gdp = 0.001*col1168 等...(COL83 = 第83列) 没有做太多的挖掘工作（比matlab搜索的还少））。 从matlab中导出带分隔符的数据；= dlmwrite('myfile',Data,';') Hopscotch两个模型向前1点（红色和绿色）。垂直线的右侧=模型对新数据的应用... 作为一个开始，还不错。这条竖线 对应的是哪一年？模型中又有多少个预测因子？ Mykola Demko 2016.03.11 13:52 #407 Vladimir:嗯，现在是春天，熊醒了，饿了......。要不要我给你看看2008年GDP负增长期间S&P500是如何下跌的，或者你想自己看一下？转到主题的开头，阅读我的目标--预测崩溃并在崩溃发生前避免多头头寸。我对交易不感兴趣，所以我使用季度数据。最主要的是保住资本。而S&P500指数如何围绕其趋势和平盘波动对我来说并不感兴趣。>> 摆脱那种认为所有经济学家都是白痴的无线电技术上的傲慢...你凭什么认为你是唯一一个阅读这些成千上万的经济指标的人？他们也读了这些书。我不认为他们都是白痴，但他们中的大多数都是，他们推测事情的发展，或者他们不断预测经济衰退，直到它发生，然后他们宣布自己是天才。到目前为止，没有一个经济学家预测了2008年的崩溃，所以，是的，除了几个人之外，都是白痴。美联储银行使用其SDGE模型与16个普遍接受的指标来预测经济，该模型是愚蠢的。而你可能甚至没有听说过这种模式。这与无线电工程和相关性没有关系。我不使用无线电工程方法，但我也不认为它们有什么危害。你是傲慢的，因为你不允许存在分析方法，不允许建立不同于经济学中普遍接受的模型。忽视其他科学分支的建模和机器学习的进展是傲慢的，甚至是愚蠢的，不允许有新的发现。这是正确的，在最前线没有当局。尊敬和尊重权威，但你应该用你的头脑思考，怀疑一切，即使你很确定，留下一小部分怀疑，然后突然这一小部分可能会导致突破。"在GDP负增长期间 "的备忘录让人高兴 :)))) Vizard_ 2016.03.11 14:35 #408 Vladimir: 作为一个开始，还不错。这条竖线 对应的是哪一年？模型中又有多少个预测因子？ 不太好。我为了好奇而看了一下，并立即把它们全部删除。在我看来，数据中没有正常的预测因素。我想我修剪了前四行，有很多的空值。 我在前100个观测点上建立了模型。结果是104，加上105已经是OOS了。绿色是非常简单的，6-7个预测因子，不需要转换。红色的是两倍的价格。 + 我取了绝对值和正弦，等等，这在LSS上是可见的，它开始暴走))))。在两者中（为了稳定）--没有系数，只有简单的公式 所用的预测因子之间。没有归一化，对第一个差异（增量）然后带来，使它更清楚地看到哪里有缺陷。观察是不够的，应该有 为了使一个模型或多或少地具有 "物理意义"。比如--失业和（或）胡说八道，他们的关系......。等。试过了，失败了）））。如果有一个重新培训，在 像你所做的每一个观察（季度），只要有一个切口，你输入的内容没有任何区别。根据我的理解，网格是自己挑选的，但数据是自己挑选的。 最好事先清除数据... Vladimir 2016.03.11 17:27 #409 我的Matlab代码首先删除了模拟历史上有NaN的预测器，然后用同样的方法转换所有的数据，然后运行所有的历史，尝试两千种预测器中的每一种以及它们的延迟版本对过去未来的预测能力，计算每种预测器的累积误差，最后给出一个按误差排序的预测器列表。如果对历史上每一个过去的时刻都这样做，并采取最好的预测者并预测未来，那么在几年内的结果是相当不错的，直到经济衰退发生。在这种时刻，过去最好的预测者不好预测GDP的下降，而被新的预测者取代。就这样继续下去，直到发生新的经济衰退。国内生产总值对一些关键预测者的依赖性是否有一个普遍的公式，我不知道。如果我们再加上一百年的历史，那么在这一百年结束时，我们有一份预测者名单，他们或多或少地预测了所有的经济衰退，但当下一次经济衰退到来时，他们又可以被新的预测者取代。 直观地挑选预测因素也是错误的。例如，失业率 是一个领先的还是滞后的预测因素？高失业率是否会导致经济衰退，反之亦然，经济衰退是否会导致高失业率？在我看来，经济衰退会导致高失业率，所以用失业率来预测经济衰退是不可行的。但在模型中使用任何预测器的决定是由我的代码根据累积的预测误差做出的。到目前为止，在我的模型中起主导作用的是基于房屋建筑和国内消费的私人投资的预测因素。这可能是符合逻辑的，因为房屋和电器是GDP的一个重要部分。如果人们不买房子、冰箱和电视，生产就会下降，GDP就会下降，工厂就会解雇工人，失业率就会上升，消费就会更加下降。共和党人和民主党人正以不同的方式使国家摆脱衰退。民主党人给低工资人口发钱（凭证），以增加他们的消费，或鼓励移民，以创造一个新的消费主义社会。共和党人认为，为贫困家庭提供一次性500-700美元的补贴，不能让他们购买新的房子或汽车，也不能推动经济发展。他们更愿意通过降低税收，特别是投资方面的税收，把钱给穷人。他们的理论是，富人通过降低税率攒下更多的钱，将购买更昂贵的东西（房子、汽车等），这将增加重要地方的消费，或者他们将把钱投资于企业，这将减少失业，增加支付能力，增加消费。里根经济学就是基于此。 Stanislav Korotky 2016.03.12 19:44 #410 Vladimir:1.计算相对速度：r[i]=x[i]/x[i-1]-1。这种转换会自动对数据进行规范化处理，不存在对未来的展望，你不需要做任何其他事情。但零数据（x[i-1]=0）和负数据存在一个很大的问题，而在经济指标中存在很多这样的问题。2.计算增量 d[i] = x[i] - x[i-1] 。这种转换并不关心零和负的数据，但对于指数级增长的数据，如年生产总值，增量会随着时间而增长。也就是说，方差不是恒定的。例如，我们不能绘制全球升温潜能值和失业率之间的关系，因为失业率 在一个范围内波动，方差不变，而全球升温潜能值是指数级增长，方差呈指数级增长。所以增量必须归一化为时间变化的方差。但计算后者并不容易。3.从数据中去除例如由Hodrick-Prescott滤波器计算出的趋势，并通过时变方差将高频残差归一，作为模型输入。这里的问题是，Hodrick-Prescott滤波器和其他基于多项式拟合的滤波器（Savitzky-Golay滤波器，lowess等）是向前看的。Mooving滞后于数据，不适合用于消除趋势，特别是在指数增长的数据上。有其他想法吗？ 我使用（x[i]-x[i-1]）/（x[i]+x[i-1]）。负面的数据和正面的数据一样好。在[-1, +1]中的归一化比在[0, 1]中更好。 1...343536373839404142434445464748...61 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你是什么意思？我早在2007年就预测到了全球危机。
今生所有的 "预测 "都不值一提--只有金钱才有价值。
你在这个预测上赚了一百万吗？
世界上有数以百万计的人 "预测 "过什么--只有少数人赚了钱。
我很确定--我应该把我的公寓抵押出去，让自己接受一切。
今生所有的 "预测 "都不值一提--只有钱才有价值。
你在这个预测上赚了一百万吗？
世界上有数以百万计的人 "预测 "过什么--只有少数人赚了钱。
我很确定--我应该把我的公寓抵押出去，让自己接受一切。
哥萨克，你的贪婪散发着高盛的气息。你至少应该以某种方式伪装自己，你知道 -.....
并非一切都以金钱来衡量。如果你成为一名经济学家或交易员，你就会明白这一点的唯一途径。
哥萨克，你的贪婪散发着高盛的气息。你至少应该以某种方式伪装自己，你知道 -.....
并非一切都以金钱来衡量。你理解它的唯一途径是你成为一名经济学家或交易员。
)))
如果不以金钱来衡量一切，你就不可能成为一名交易员。
你可以成为一个经济学家，但不能成为一个交易员。
如果你在2007年打开所有的东西，到2008年秋天你就会退出市场了。
抛出 -
gdp=144.1876*col83
GDP=COL226
GDP=COL739
gdp = 62 + col1128
gdp = 0.001*col1168
等...
(COL83 = 第83列)
没有做太多的挖掘工作（比matlab搜索的还少））。
从matlab中导出带分隔符的数据；= dlmwrite('myfile',Data,';')
根据直觉，两个模型领先1个像素（红色和绿色）。
垂直线的右侧=建模者对新数据的应用...
至少可以说，数据不是很好。+ 太多的东西。))
gdp=144.1876*col83
GDP=COL226
GDP=COL739
gdp = 62 + col1128
gdp = 0.001*col1168
等...
(COL83 = 第83列)
没有做太多的挖掘工作（比matlab搜索的还少））。
从matlab中导出带分隔符的数据；= dlmwrite('myfile',Data,';')
Hopscotch两个模型向前1点（红色和绿色）。
垂直线的右侧=模型对新数据的应用...
嗯，现在是春天，熊醒了，饿了......。
要不要我给你看看2008年GDP负增长期间S&P500是如何下跌的，或者你想自己看一下？
转到主题的开头，阅读我的目标--预测崩溃并在崩溃发生前避免多头头寸。我对交易不感兴趣，所以我使用季度数据。最主要的是保住资本。而S&P500指数如何围绕其趋势和平盘波动对我来说并不感兴趣。
>> 摆脱那种认为所有经济学家都是白痴的无线电技术上的傲慢...你凭什么认为你是唯一一个阅读这些成千上万的经济指标的人？他们也读了这些书。
我不认为他们都是白痴，但他们中的大多数都是，他们推测事情的发展，或者他们不断预测经济衰退，直到它发生，然后他们宣布自己是天才。到目前为止，没有一个经济学家预测了2008年的崩溃，所以，是的，除了几个人之外，都是白痴。美联储银行使用其SDGE模型与16个普遍接受的指标来预测经济，该模型是愚蠢的。而你可能甚至没有听说过这种模式。
这与无线电工程和相关性没有关系。我不使用无线电工程方法，但我也不认为它们有什么危害。你是傲慢的，因为你不允许存在分析方法，不允许建立不同于经济学中普遍接受的模型。忽视其他科学分支的建模和机器学习的进展是傲慢的，甚至是愚蠢的，不允许有新的发现。
这是正确的，在最前线没有当局。尊敬和尊重权威，但你应该用你的头脑思考，怀疑一切，即使你很确定，留下一小部分怀疑，然后突然这一小部分可能会导致突破。
"在GDP负增长期间 "的备忘录让人高兴 :))))
作为一个开始，还不错。这条竖线 对应的是哪一年？模型中又有多少个预测因子？
我在前100个观测点上建立了模型。结果是104，加上105已经是OOS了。绿色是非常简单的，6-7个预测因子，不需要转换。红色的是两倍的价格。
+ 我取了绝对值和正弦，等等，这在LSS上是可见的，它开始暴走))))。在两者中（为了稳定）--没有系数，只有简单的公式
所用的预测因子之间。没有归一化，对第一个差异（增量）然后带来，使它更清楚地看到哪里有缺陷。观察是不够的，应该有
为了使一个模型或多或少地具有 "物理意义"。比如--失业和（或）胡说八道，他们的关系......。等。试过了，失败了）））。如果有一个重新培训，在
像你所做的每一个观察（季度），只要有一个切口，你输入的内容没有任何区别。根据我的理解，网格是自己挑选的，但数据是自己挑选的。
最好事先清除数据...
我的Matlab代码首先删除了模拟历史上有NaN的预测器，然后用同样的方法转换所有的数据，然后运行所有的历史，尝试两千种预测器中的每一种以及它们的延迟版本对过去未来的预测能力，计算每种预测器的累积误差，最后给出一个按误差排序的预测器列表。如果对历史上每一个过去的时刻都这样做，并采取最好的预测者并预测未来，那么在几年内的结果是相当不错的，直到经济衰退发生。在这种时刻，过去最好的预测者不好预测GDP的下降，而被新的预测者取代。就这样继续下去，直到发生新的经济衰退。国内生产总值对一些关键预测者的依赖性是否有一个普遍的公式，我不知道。如果我们再加上一百年的历史，那么在这一百年结束时，我们有一份预测者名单，他们或多或少地预测了所有的经济衰退，但当下一次经济衰退到来时，他们又可以被新的预测者取代。
直观地挑选预测因素也是错误的。例如，失业率 是一个领先的还是滞后的预测因素？高失业率是否会导致经济衰退，反之亦然，经济衰退是否会导致高失业率？在我看来，经济衰退会导致高失业率，所以用失业率来预测经济衰退是不可行的。但在模型中使用任何预测器的决定是由我的代码根据累积的预测误差做出的。到目前为止，在我的模型中起主导作用的是基于房屋建筑和国内消费的私人投资的预测因素。这可能是符合逻辑的，因为房屋和电器是GDP的一个重要部分。如果人们不买房子、冰箱和电视，生产就会下降，GDP就会下降，工厂就会解雇工人，失业率就会上升，消费就会更加下降。共和党人和民主党人正以不同的方式使国家摆脱衰退。民主党人给低工资人口发钱（凭证），以增加他们的消费，或鼓励移民，以创造一个新的消费主义社会。共和党人认为，为贫困家庭提供一次性500-700美元的补贴，不能让他们购买新的房子或汽车，也不能推动经济发展。他们更愿意通过降低税收，特别是投资方面的税收，把钱给穷人。他们的理论是，富人通过降低税率攒下更多的钱，将购买更昂贵的东西（房子、汽车等），这将增加重要地方的消费，或者他们将把钱投资于企业，这将减少失业，增加支付能力，增加消费。里根经济学就是基于此。
1.计算相对速度：r[i]=x[i]/x[i-1]-1。这种转换会自动对数据进行规范化处理，不存在对未来的展望，你不需要做任何其他事情。但零数据（x[i-1]=0）和负数据存在一个很大的问题，而在经济指标中存在很多这样的问题。
2.计算增量 d[i] = x[i] - x[i-1] 。这种转换并不关心零和负的数据，但对于指数级增长的数据，如年生产总值，增量会随着时间而增长。也就是说，方差不是恒定的。例如，我们不能绘制全球升温潜能值和失业率之间的关系，因为失业率 在一个范围内波动，方差不变，而全球升温潜能值是指数级增长，方差呈指数级增长。所以增量必须归一化为时间变化的方差。但计算后者并不容易。
3.从数据中去除例如由Hodrick-Prescott滤波器计算出的趋势，并通过时变方差将高频残差归一，作为模型输入。这里的问题是，Hodrick-Prescott滤波器和其他基于多项式拟合的滤波器（Savitzky-Golay滤波器，lowess等）是向前看的。Mooving滞后于数据，不适合用于消除趋势，特别是在指数增长的数据上。
有其他想法吗？