Возвращаясь к предыдущему посту про экспресс прогноз среднемесячных цен на медь.
аттрактор
tractor32
После обновления данных имеем: Oct 2013 - 7203.022$/mt,
а точечный прогноз был Oct 2013 - 7054.068$/mt и среднемесячная цена на
медь по прогнозу должна быть ниже, по факту имеем расхождение,
хотя в доверительные интервалы цена попала :). Пересчитываем прогноз по ряду, с
учетом новых данных (ряд содержит теперь 646 наблюдений).

Модель ряда не изменилась:

ARIMA(5,1,4) with drift

Прогноз по ряду:


Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
Nov 2013 7191.757 6908.633 7474.881 6758.756 7624.758
Dec 2013 7334.308 6853.621 7814.995 6599.161 8069.456
...........................................................

P.S. В коде заменить четвертую строчку сверху на
url="http://api.worldbank.org/countries/WLD/indicators/COPPER?per_page=1000&date=1950M05:2013M10"

Экспресс прогноз среднемесячных цен на медь с помощью R.
аттрактор
tractor32

Мне все больше нравится простота языка R, который позволяет
подобрать быстро модель для ряда для прогнозирования. Понятно, что это есть "прогноз сам в себе",
но в качестве первого шага его можно использовать.И не стоит смотреть
результаты больше, чем на 2 шага вперед :)  И так, походу медь будет падать

Получили модель ряда:

ARIMA(5,1,4) with drift

Прогноз по ряду:

        Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
Oct 2013       7054.068 6770.833 7337.302 6620.898 7487.238
Nov 2013       6984.999 6504.364 7465.634 6249.931 7720.066
...........................................................

Код под катомCollapse )


Прогноз с помощью языка R. - savepic.net — сервис хранения изображений

Этот безумный, безумный R!
аттрактор
tractor32

Я все-таки восхищаюсь R. Конечно, во всех особенностях не разобрался.

я знаю-то Matlab и FORTRAN/C/C++, но R это гремучая смесь, которая наверно

обходит любой статистический пакет. Некоторые вещи сделать безумно просто и быстро.

Вот например курс валют с сайта ЦБ прочитать.

Код под катомCollapse )
В результате получаем временный файл с данными и приличный график!

Изображение - savepic.su — сервис хранения изображений

Ветер подул в другую мою сторону
аттрактор
tractor32

Вот как бывает! Как говорится в пресс-релизе Нобелевского комитета, премия присуждена за «эмпирический анализ цен на активы». Нынешние лауреаты доказали возможность долгосрочного прогноза о движении цен акций и облигаций.

P. S. Такое сообщение поступило от "ведомостей", конечно потом они исправились.

Мои твиты
аттрактор
tractor32
Tags:

Twitter
аттрактор
tractor32
Справедливость восторжествовала и мне вернули мой старый аккаунт твиттера! Justice is done! support Twitter returned me the old account @tractor32 Cheers!
Tags:

Мои твиты
аттрактор
tractor32
Tags:

Twitter
аттрактор
tractor32
Сегодня у меня взломали twitter и узнал я об этом по электронной почте:

Привет, Victor

Вы недавно сменили пароль к своей учётной записи в Твиттере (@tractor32).

Если вы не производили никаких изменений и считаете, что ваш аккаунт в Твиттере был взломан, пожалуйста, свяжитесь с технической поддержкой, нажав на эту ссылку: https://support.twitter.com/forms/hacked

Спасибо,
Безопасность в Твиттере


Нажав на ссылку я ничего не добился, контроль над своим аккаунтом я восстановить не могу, потому что пират сразу указал другой адрес электронной почты, других возможностей для восстановления аккаунта у меня нет. Буду долбить тех. поддержку. Да кстати пароль у меня был из десяти символов, включая цифры, так что еще обидно мне вдвойне :(

Tags:

Ближайшее будущее рынка.
аттрактор
tractor32

В основе построения какой-нибудь торговой системы трейдер использует идею. Идея часто бывает неверной, но некоторые идеи бывают очень хороши! И первое, что приходит на ум - это использовать корреляции, которые возникают в финансовых рядах. Они есть и это неоспоримый факт, но не есть причинность - нужно знать механизмы порождающие корреляцию, но до них ещё не докопались. Сейчас можно получить вал данных, но обработать их в одиночку нельзя. Хотя некоторые, типа Гугла уже кое-что могут ТОЛЬКО СЛЕПОЙ И ГЛУХОЙ И/ИЛИ НЕДУМАЮЩИЙ МОЖЕТ ЭТОГО НЕ ЗАМЕТИТЬ, используя для анализа такого количества данных подходы типа data mining. И результаты Гугла можно заметить – так Гугл переводит всё подряд (не зная о чем текст), рекламирует (не имея понятия, о чем страница) – выжимает из корреляции на рекламе деньги, и до финансового рынка доберется скоро. Подход Гугла заключается в том, что не делается никаких предположений, никакие традиционные знания о системе ему не нужны, теперь кореляции достаточно, чтобы у вас забрать деньги. Забрасываем петабайты в кластер ( и мы этому способствуем ) и Гугл находит объяснения ОН ЗНАЕТ ПРО ВАС БОЛЬШЕ ЧЕМ ВЫ ДУМАЕТЕ, но у простых смертных таких ресурсов нет. И куда это заведет неизвестно, хотя может быть кто-то построит пригодные модели и для финансовых рядов и сократит в разы количество спекулянтов, аналитиков, экономистов.


Честно говоря, я в большом восторге от R.
аттрактор
tractor32
Начал всё таки внимательно приглядываться к языку R, мощнейший статистический язык для анализа временных рядов, кто-то его даже советует спекулянтам, но литературы на русском по нему маловато. Для ознакомления можно прочитать этот блог и тут .
Прикупил вот эту книжонку.
Read more...Collapse )

?

Log in