Введение в MVAR
Автоматическая регрессия вектора рынка
Помогает вам найти и проверить свои идеи о том, что может быть «опережающими индикаторами» определенных акций, ETF или криптовалют. Только для показателей на один день вперед. Изучите «Машину» рынка и немедленно протестируйте свои идеи на истории.
Для этих типов простых моделей, если бэктест достигает 60%+ точности направления в течение длительного периода, он считается довольно хорошим. В наших бэктестах есть метрики, которые проверяют, насколько вероятно достижение уровня точности модели, подбрасывая монеты в течение того же количества дней бэктестинга. Например, получить 6 из 10 правильных ответов, подбрасывая монеты (60%), гораздо более вероятно, чем получить 60 из 100 (тоже 60%) правильных результатов, подбрасывая монеты. Вы должны смотреть на % правильности, а также на то, как долго вы получаете этот уровень точности. Графики длины прогона дают представление о том, становится ли модель лучше или хуже с течением времени.
Мы даже не сообщаем о качестве подгонки модели, чтобы избежать путаницы, поскольку качество прогноза обычно хуже, чем качество подгонки. Следовательно: Всегда проверяйте на исторических данных, чтобы оценить качество прогноза.
Приложение моделирует направление цены (закрытие-открытие) (т. е. сегодняшнее движение цены) заданной целевой акции в зависимости от цен открытия и закрытия соответствующих акций в предыдущие дни. Также работает для ETF, если они доступны в исторических данных IEX.
Ознакомьтесь с нашими новейшими функциями: отсеивание переменных с низким уровнем вклада для моделей классификатора K-ближайших, чтобы уменьшить переоснащение и, возможно, улучшить качество прогноза (поиск, как всегда, наиболее экономной модели, «как можно проще, но не проще ...») ), а также использование волатильности в качестве возможных опережающих индикаторов.
Некоторые варианты использования:
- Вы хотите оставить позицию открытой только на 1 торговый день. Модели, созданные с помощью этого приложения, могут дать оценку того, будут ли акции/ETF расти или падать сегодня.
- Вы хотите купить или продать данную акцию/ETF по другим причинам. Модели, созданные с помощью этого приложения, могут дать оценку того, является ли сегодня хорошим днем для покупки или продажи, или же вы можете подождать до более позднего дня, чтобы совершить сделку.
Некоторые мысли о тестировании на исторических данных, чтобы помочь с суждением:
http://www.quantstart.com/articles/Successful-Backtesting-of-Algorithmic-Trading-Strategies-Part-I
Из Википедии:
«Единственное необходимое предварительное знание — это список переменных, которые, как можно предположить, влияют друг на друга во времени».
http://en.wikipedia.org/wiki/Векторная_авторегрессия
Например, можно подумать, что изменение цены General Motors сегодня (GM) может зависеть от последних цен на нефть (USO — это нефтяной ETF). Это можно смоделировать с помощью такого инструмента.
Обратите внимание, что для выбранных вами символов может не быть прогностического отношения. В этом случае бэктест модели будет плохим (низкий % правильных результатов), и модель будет бесполезна для прогнозирования.
В случае, когда ретроспективное тестирование дает разумные результаты, модель может иметь некоторую прогностическую силу для прогнозов на 1 день вперед.
Попытка смоделировать только направление движения цены, а не фактическое изменение цены в долларах.
Быстрый старт:
1. введите символ для прогноза и символы-кандидаты-предикторы.
2. выберите Backtest или Forecast.
3. Нажмите «Выполнить». Результаты расчета появятся в зеленом окне.
Более подробная информация на http://diffent.com/MktVecAR.pdf
Функции:
До 6 акций/ETF-кандидатов-предикторов (включая целевые).
3 типа модели, созданные для каждого прогноза для целей сравнения:
классификатор отжига (медленный или быстрый)
линейный метод наименьших квадратов
k-ближайший классификатор
Варианты новых моделей на 2022 год:
регрессия минимального абсолютного значения с необязательным показателем степени по невязке (ошибки подбора)
регулируемая функция Kближайшего расстояния
Задержка данных на 1 и 2 дня генерируется автоматически [модели типа AR(2)]
До 500 торговых дней бэктестов.
Прогноз на 1 день вперед.
Модель может быть построена/прогнозирована до открытия рынка, поскольку «сегодняшние» цены открытия не включены в модель.
Подробный лог-файл расчетов.
Расчеты, сделанные на сервере для сохранения батареи.
Возможность остановить долгие вычисления на сервере.
Помогает вам найти и проверить свои идеи о том, что может быть «опережающими индикаторами» определенных акций, ETF или криптовалют. Только для показателей на один день вперед. Изучите «Машину» рынка и немедленно протестируйте свои идеи на истории.
Для этих типов простых моделей, если бэктест достигает 60%+ точности направления в течение длительного периода, он считается довольно хорошим. В наших бэктестах есть метрики, которые проверяют, насколько вероятно достижение уровня точности модели, подбрасывая монеты в течение того же количества дней бэктестинга. Например, получить 6 из 10 правильных ответов, подбрасывая монеты (60%), гораздо более вероятно, чем получить 60 из 100 (тоже 60%) правильных результатов, подбрасывая монеты. Вы должны смотреть на % правильности, а также на то, как долго вы получаете этот уровень точности. Графики длины прогона дают представление о том, становится ли модель лучше или хуже с течением времени.
Мы даже не сообщаем о качестве подгонки модели, чтобы избежать путаницы, поскольку качество прогноза обычно хуже, чем качество подгонки. Следовательно: Всегда проверяйте на исторических данных, чтобы оценить качество прогноза.
Приложение моделирует направление цены (закрытие-открытие) (т. е. сегодняшнее движение цены) заданной целевой акции в зависимости от цен открытия и закрытия соответствующих акций в предыдущие дни. Также работает для ETF, если они доступны в исторических данных IEX.
Ознакомьтесь с нашими новейшими функциями: отсеивание переменных с низким уровнем вклада для моделей классификатора K-ближайших, чтобы уменьшить переоснащение и, возможно, улучшить качество прогноза (поиск, как всегда, наиболее экономной модели, «как можно проще, но не проще ...») ), а также использование волатильности в качестве возможных опережающих индикаторов.
Некоторые варианты использования:
- Вы хотите оставить позицию открытой только на 1 торговый день. Модели, созданные с помощью этого приложения, могут дать оценку того, будут ли акции/ETF расти или падать сегодня.
- Вы хотите купить или продать данную акцию/ETF по другим причинам. Модели, созданные с помощью этого приложения, могут дать оценку того, является ли сегодня хорошим днем для покупки или продажи, или же вы можете подождать до более позднего дня, чтобы совершить сделку.
Некоторые мысли о тестировании на исторических данных, чтобы помочь с суждением:
http://www.quantstart.com/articles/Successful-Backtesting-of-Algorithmic-Trading-Strategies-Part-I
Из Википедии:
«Единственное необходимое предварительное знание — это список переменных, которые, как можно предположить, влияют друг на друга во времени».
http://en.wikipedia.org/wiki/Векторная_авторегрессия
Например, можно подумать, что изменение цены General Motors сегодня (GM) может зависеть от последних цен на нефть (USO — это нефтяной ETF). Это можно смоделировать с помощью такого инструмента.
Обратите внимание, что для выбранных вами символов может не быть прогностического отношения. В этом случае бэктест модели будет плохим (низкий % правильных результатов), и модель будет бесполезна для прогнозирования.
В случае, когда ретроспективное тестирование дает разумные результаты, модель может иметь некоторую прогностическую силу для прогнозов на 1 день вперед.
Попытка смоделировать только направление движения цены, а не фактическое изменение цены в долларах.
Быстрый старт:
1. введите символ для прогноза и символы-кандидаты-предикторы.
2. выберите Backtest или Forecast.
3. Нажмите «Выполнить». Результаты расчета появятся в зеленом окне.
Более подробная информация на http://diffent.com/MktVecAR.pdf
Функции:
До 6 акций/ETF-кандидатов-предикторов (включая целевые).
3 типа модели, созданные для каждого прогноза для целей сравнения:
классификатор отжига (медленный или быстрый)
линейный метод наименьших квадратов
k-ближайший классификатор
Варианты новых моделей на 2022 год:
регрессия минимального абсолютного значения с необязательным показателем степени по невязке (ошибки подбора)
регулируемая функция Kближайшего расстояния
Задержка данных на 1 и 2 дня генерируется автоматически [модели типа AR(2)]
До 500 торговых дней бэктестов.
Прогноз на 1 день вперед.
Модель может быть построена/прогнозирована до открытия рынка, поскольку «сегодняшние» цены открытия не включены в модель.
Подробный лог-файл расчетов.
Расчеты, сделанные на сервере для сохранения батареи.
Возможность остановить долгие вычисления на сервере.
Читать ещё