Friday 6 April 2018

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O uso de estatísticas e modelagem para determinar o desempenho futuro com base em dados históricos e atuais. A análise preditiva examina os padrões nos dados para determinar se esses padrões provavelmente surgirão novamente, o que permite que empresas e investidores ajustem onde usam seus recursos para aproveitar possíveis eventos futuros.


BREAKING Down 'Predictive Analytics'


Existem vários tipos de métodos de análise preditiva disponíveis. Os modelos preditivos examinam dados passados ​​para determinar a probabilidade de certos resultados futuros, enquanto os modelos descritivos examinam os dados passados ​​para determinar como um grupo pode responder a um conjunto de variáveis.


A análise preditiva é uma ferramenta de tomada de decisão em uma variedade de indústrias. Por exemplo, as companhias de seguros examinam os requerentes de políticas para determinar a probabilidade de ter que pagar uma reclamação futura com base no grupo de risco atual de segurados similares, bem como eventos passados ​​que resultaram em pagamentos. Os comerciantes analisam a forma como os consumidores reagiram à economia em geral quando planejaram uma nova campanha e podem usar turnos de dados demográficos para determinar se a mistura atual de produtos atrairá consumidores para fazer uma compra.


Os comerciantes ativos examinam uma variedade de métricas baseadas em eventos passados ​​quando decidem comprar ou vender uma segurança. As médias móveis, as bandas e os pontos de interrupção são baseados em dados históricos e são usados ​​para prever futuros movimentos de preços.


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O modelo preditivo para análise de quantum em forex está morto, não é sério, é.


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Passei os últimos 8 anos desenvolvendo uma metodologia de negociação que descarta o modelo preditivo. Isso é certo, não há mais apoio e resistência, mais Fibonacci, mais onda de Elliot, mais notícias, não mais tentando prever o futuro ... Período.


A razão pela qual é porque VOCÊ NÃO PODE PREDICAR O FUTURO.


Quero dizer realmente pensar sobre isso & # 8230; Todo esse tempo temos bebido o Kool-Aid que nosso corretor ou algum guru online pode prever o futuro! OU que eles não podem nos ensinar como fazê-lo. Bem, eu gostaria de dizer que eu não serei mais o tolo para cair nisso e você também não deve ser.


Se você quer ver a revolução na negociação, especialmente em Forex e Commodities como Gold e Oil, então coloque sua bola de cristal e venha à tradetheturn. Eu posso provar para você que esta é a próxima grande novidade na negociação, apenas se inscreva nos meus webinars que eu faço duas vezes por dia, e você pode ver por si mesmo. Challengers são muito bem-vindos!


Estarei aqui para responder a todos os desafios e desafios. tradetheturn.


OBSERVAÇÃO Eu agora posto minhas ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO na minha conta pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe, pois não publico vídeos estúpidos sobre gatos ou o que eu como!


KDnuggets.


O mercado financeiro é o melhor teste para teorias preditivas. Com este post, queremos destacar os erros comuns, observados no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e do financiamento quantitativo.


Por Lars Hamberg.


Muitos erros comuns podem ser evitados ao testar dados de sentimento para propriedades preditivas. Aqui está um:


O termo & # 8220; predição & # 8221; não é uma definição legal. Ao avaliar as qualidades preditivas dos dados do sentimento, não há regras para o que conta como um sinal a ser testado quanto às propriedades preditivas em relação aos ativos financeiros.


No entanto, o método que você escolheu finalmente define o que você quer dizer com o termo & # 8220; previsão & # 8221 ;.


Para ilustrar o ponto: usando uma definição mais prudente do termo, a precisão no estudo de previsão mais famoso do mundo poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7 de 15) em vez de 87% (13 de 15 %).


Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido atenção mundial da mídia e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.


O mercado financeiro é o melhor teste para teorias preditivas. Uma ferramenta de previsão bem-sucedida para o mercado financeiro é uma idéia de cócegas e incompreensível, em termos de implicações.


Alguns anos atrás, um estudo * chamado "humor do Twitter prevê o mercado de ações" ("Bollen Study"), por Johan Bollen, Huina Mao e Xiaojun Zeng ("Bollen") recebeu uma grande cobertura de mídia.


Com mais de 1600 citações acadêmicas, continua sendo o artigo mais citado no campo de investigar o uso de dados de sentimento em modelos de previsão para ativos de risco financeiro.


Com este post eu quero destacar um erro comum, observado no estudo de Bollen, e em outros lugares no mundo da análise preditiva, quando os cientistas da computação se aventuram no campo do comércio financeiro e finanças quantitativas:


Suponha que seus dados de sentimento produzem um novo sinal todos os dias. Por alguma razão, seu sinal de opinião sugere que o mercado subirá no dia seguinte de negociação. Isso se repete, todos os dias por 20 dias consecutivos, e o mercado continua, todos os dias de negociação.


Seu livro de texto sobre mercados financeiros diz que as orientações diárias do mercado são aleatórias. Como conseqüência, você acredita que seu modelo possui precisão de previsão 20/20 para algo que é conhecido por ser aleatório!


Isso exige champanhe, já que seu modelo chamou exatamente a moeda-folheada 20 vezes seguidas! Ou, realmente?


Você encontrou a melhor descoberta de todos os tempos? Não, é claro que você não.


O seu sinal de sentimento possui algum tipo de propriedades preditivas? Provavelmente não ... Desculpe!


Cancelar o champanhe e começar a consultar suas faculdades críticas:


Em trabalhos acadêmicos sobre previsões de mercado baseadas em mídias sociais, muitas vezes há referências ao fato de que o Mercado Eficiente é desde há muito contestado e que a formação de preços pode não ser aleatória.


Normalmente, as pessoas por trás desses trabalhos levantam a hipótese de que a formação de preços e a direção do mercado podem ser previstas através da análise de mídias sociais ou similares. Essa é a idéia básica sujeita a investigação.


Como conseqüência, é contrário às razões para testar se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória, você não concordaria?


Ainda assim, isso é exatamente o que algumas pessoas tendem a fazer, o que pode surpreender muitos profissionais dentro das finanças quantitativas. O estudo Bollen tem sido citado academicamente mais de 1600 vezes e continua sendo o estudo mais citado do mundo neste campo de pesquisa.


Os resultados no Estudo de Bollen referem-se a uma probabilidade binomial cumulativa (0,35%) como marca de robustez em uma precisão de predição (86,7%) com base em 15 observações, como se o modelo tivesse chamado corretamente 13 de 15 voltas de moeda.


Além do problema óbvio com amostras muito pequenas, a Bollen está testando se a direção do mercado é sistemática sob a condição de teste de que a direção do mercado é aleatória. Esta abordagem geral é problemática por vários motivos:


Uma vez que a causalidade é, tipicamente, não clara, e uma vez que a possibilidade de ambos os circuitos de feedback e efeito de agrupamento deve ser considerada em relação a ambas as séries temporais, qualquer teste adequado para propriedades preditivas deve ser realizado usando métodos que levem em consideração que ambas as séries temporais podem ser aleatório ou sistemático; aleatória em alguns intervalos de tempo e sistemática em outros; independente e dependente; independente em alguns intervalos de tempo e dependente de outros; liderando ou atrasando, bem como a liderança e atraso, em diferentes intervalos de tempo.


Um desses métodos, no que diz respeito à direção do mercado, é apenas contar as mudanças na previsão de direção - ou seja, apenas contar quando os dados do sentimento mudam de LONG para SHORT, ou vice-versa - como sinais de sentimento adequados a serem avaliados de acordo com a direção agregada real do mercado para todo o período de tempo entre as mudanças nos sinais de sentimento. Isto, por exemplo, é o método usado no estudo de previsão prospectiva multianual em curso (& # 8220; WIM & # 8221;), disponível on-line em whatismonitor.


Portanto, para usar o método descrito, os dados de sentimento devem produzir um sinal expresso em LONGO ou CURTO ou COMPRAR ou VENDER, ou similar, e a precisão da predição deve basear-se apenas nas instâncias em que o sinal de sentimento muda, ou seja, de LONGO a CURTO, ou vice-versa.


Para ilustrar o ponto: se os seus dados de sentimento mudarem de CORTO a LONGO no dia 1 e continuam dizendo que você TEM LONG para os seguintes 5 dias seguidos, após o que ele muda de volta para SHORT e o mercado subirá durante os primeiros 4 desses 5 dias, isso não significa que seu modelo tenha sido 80% correto. Isso também não significa que seu modelo tenha sido certo mesmo uma única vez, ou seja, em relação ao movimento ascendente de quatro dias.


Para contar o sinal preditivo como um "sucesso" ou uma "falha" no estudo, é razoável examinar o movimento agregado durante todo o período de cinco dias, ou seja, até o ponto em que o sinal preditivo encerrou o trade # 8221; por meio de uma alteração no sinal: de LONG a SHORT, ou vice-versa.


Se, e somente se, o mercado & # 8211; ou o preço & # 8211; movido durante cinco dias inteiros, ou seja, o período de tempo entre as mudanças de sinal, de VENDER PARA COMPRAR e de volta de COMPRAR para VENDER, pode ser contado como uma previsão bem-sucedida.


Inversamente, se o preço tivesse diminuído, a observação teria sido registrada como uma previsão falhada. Independentemente disso, & # 8211; com esta definição de "sinais estatisticamente preditivos", "previsões", permanece um único ponto de observação.


Parece que Bollen usou um método diferente. O número impressionante de 87% (86,7%) de precisão, na previsão de movimentos diários no DJIA, foi alcançado durante 15 dias de negociação. Durante estes 15 dias, Bollen implica uma taxa de sucesso de 13 dias em 15 dias.


No entanto, vale a pena notar que o mercado não mudou de direção mais de 8 vezes durante o período de 15 dias, ou seja, os primeiros 15 dias de negociação em dezembro de 2008. [tabela]. Em duas ocasiões, durante estes 15 dias de negociação, a direção do mercado manteve-se igual durante dois dias seguidos, e em uma ocasião, a direção do mercado permaneceu a mesma durante três dias seguidos.


O que isso nos diz?


Em breve, ele nos diz que & # 8211; com a definição prudente do termo & # 8220; predição & # 8221; & # 8211; a precisão de 87% (13/15) no estudo de Bollen nunca poderia ter sido alcançada.


Com uma definição prudente da predição & # 8220 ;, a precisão nos sinais de Bollen poderia ter sido tão baixa quanto 47% (7/15) e ainda produzir uma precisão de 87% (13/15) com Bollen & # 8217 definição de & # 8220; predição & # 8221 ;.


Uma taxa de precisão de 47% não teria produzido atenção mundial da mídia e mais de 1600 citações acadêmicas, na minha opinião.

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