Содержание

Как анализировать ставки на спорт: полезные советы и особенности

Главное отличие ставок на спорт от какой-либо другой азартной игры в том, что результат события в меньшей степени зависит от случая. Возможные исходы в ставках подлежат анализу, и степень риска можно как минимум отчасти определить за счет специальных знаний и понимания спорта. Расскажем, что для этого важно и что вообще надо анализировать при выборе ставки на спорт.


Конечно, и в спорте случай может влиять на результат, а это значит, что непрерывная череда выигрышей на длинной дистанции маловероятна. Тем не менее при правильном анализе можно добиться успешности большой части прогнозов и на дистанции получить перевес над случаем.

При анализе спортивного события важно ответить себе на следующие вопросы:

  • Какие факторы и особенности следует учитывать?
  • Что важно, а что второстепенно в прогнозировании исхода конкретного события?
  • Какой фактор будет определяющим? От чего в большей степени зависит результат?

Рассмотрим основные составляющие анализа ставок на спорт.

Текущая форма и мотивация

Пожалуй, эти два критерия будут основополагающими для правильного прогноза в любом виде спорта. Не всегда представляется возможным определить текущую форму и мотивацию спортсменов, но если с этими составляющими все ясно, то опытному и компетентному игроку на ставках для правильного прогноза в ряде случаев больше ничего не нужно. Вместе с тем разобраться тщательнее никогда не будет лишним.

Особенности вида спорта

Такие составляющие анализа ставок на спорт, как текущая форма или мотивация спортсменов, актуальны для всех видов спорта. В свою очередь специфика конкретного вида спорта во многом определяет критерии отбора событий для ставок.

Для каждого вида спорта есть свои факторы, которые в большей или меньшей степени влияют на результат события.

В командных видах спорта травма или плохое самочувствие одного игрока может и не повлиять на исход поединка. А вот в индивидуальных дисциплинах этот фактор может стать определяющим. Также в некоторых видах спорта на результат матча может оказать влияние погода или состояние поля, в других же это не имеет серьезного значения.

Разбираясь в конкретном виде спорта и понимая его особенности, вы сами представляете, что главным образом влияет на результат.

Статистика с акцентом на последних тенденциях

Не всегда общедоступная статистика будет полезна при оценке шансов и выборе ставки. Дело в том, что в большинстве случаев статистика — это главный инструмент в руках букмекера. Поэтому в коэффициентах в линии этот фактор уже учтен.

И все же игнорировать статистику не следует. Особенно стоит обратить внимание на последние актуальные тенденции и разобраться, почему так происходит. Кроме того, полезной может быть уникальная или редкая статистика отдельных игровых элементов или показателей, которая используется для ставок на смолмаркеты в росписи.

Тренды и закономерности

Как следствие успешно отфильтрованной статистики отдельно стоит выделить тренды и закономерности. Безусловно, если при определенных обстоятельствах результат повторяется продолжительное время, то проигнорировать такой факт в анализе нельзя. Здесь важно разобраться, насколько актуален тренд на сегодняшний день. Не поменялись ли сопутствовавшие ранее обстоятельства? А это уже вопрос компетенции ставочника.

Мнение букмекеров и экспертов

Не исключено, что у некоторых игроков нет необходимости в знакомстве с чужим мнением, если они считаются специалистами в виде спорта, на который собираются ставить, и владеют текущей информацией о событии. Тем не менее даже в таком случае взгляд на предстоящий матч со стороны может быть и интересен, и полезен.

Мнение букмекеров отражено в коэффициентах, рассчитанных на основе вероятностей исходов с поправкой на ожидаемый приток денег. Толковые эксперты могут хорошо разбираться в спорте, но это не значит, что они всегда способны точно определить вероятность того или иного результата. Прислушиваться к мнению специалистов полезно, однако оно не должно быть определяющим — во всех случаях ответственность за выбор ставки лежит на самом игроке.

Движение коэффициентов и его причины

Зачастую букмекеры меняют коэффициенты в линии на сотые, а то и десятые доли по несколько раз перед матчем. Проследить динамику изменения букмекерских коэффициентов можно на одном из специальных сервисов (оддспорталы) в Сети. О чем эта информация может говорить, и стоит ли обращать на нее внимание?

Обращать внимание на изменение коэффициентов стоит тогда, когда это изменение стабильно направлено в одну сторону, т. е. коэффициент все время падает или растет.

В большинстве случаев стремительное падение коэффициента означает массовые ставки на этот исход. Иногда движение коэффициентов может быть связано с травмой спортсмена или любыми другими обстоятельствами, которые, по мнению букмекера, повлияют на результат.

Беттеру полезно будет знать причины движения линии. Если причины известны, то можно принимать решение о выборе ставки. Если же непонятно, почему меняются котировки, то это будет сигналом. Возможно, упущена какая-то важная информация о предстоящем событии.

Программы для анализа ставок на спорт

В интернете есть много предложений с программами для анализа футбольных матчей и других спортивных событий. Можно даже приобрести анализатор собачьих бегов, который на основе статистики прошедших забегов помогает спрогнозировать результаты предстоящих. Стоит ли использовать такой софт — вопрос спорный.

Однозначно прежде, чем довериться какой-либо программе для анализа ставок на спорт, надо разобраться, какие исходные данные туда заложены. Кроме того, надо иметь представление об алгоритме расчета прогнозов этого софта. Как вариант, рассчитанный программой результат может послужить пищей для размышлений.

В заключительной фазе анализа ставки задача игрока сводится к определению решающих факторов в конкретном матче. В результате анализа получается собственная оценка шансов, которую предстоит сопоставить с оценкой букмекеров. Соизмерив степень риска с коэффициентом, можно принимать решение. Качественный анализ предстоящего спортивного события будет залогом успеха в ставках на спорт.

Ювентус: прогноз, ставки на матч 20 октября 2021

Поделиться с друзьями

Прогноз и советы по ставкам на матч «Зенит» — «Ювентус», который состоится 20.10.2021 на стадионе «Газпром Арена». Начало встречи запланировано на 22:00 по МСК.

На данный момент питерцы занимают 3-е место в группе. Сначала команда Сергея Богдановича Семака очень неплохо проявила себя против «Челси» на их поле. Там «сине-бело-голубые» проиграли всего 1:0 и этот результат можно считать отличным. А в предыдущем туре «Зенит» разгромил «Мальме» 4:0, правда там удаление у соперника во втором тайме сыграно определённую роль в таком счёте. Зато в Российской Премьер-лиге у клуба из Санкт-Петербурга не всё так гладко. «Зенитчики» проиграли два последних матча «Сочи» 2:1 и «Арсеналу» 2:1, при этом они всё равно остаются лидером.

«Ювентус» набрал максимум очков в двух первых поединках. Команда Аллегри обыграла «Мальме» 3:0 и «Челси» 1:0. При этом против «аристократов» «Старая Синьора» выглядела не самым лучшим образом, но результат, как говориться, на табло. Зато в Серии А «Ювентус» стартовал очень плохо. «Бьянконери» серьёзно отстают от лидеров и с таким уровнем футбола вряд ли поборются за чемпионство.

Прогнозы на матч Зенит — Ювентус 20 октября

Кто сильнее в этой паре и так понятно, однако учитывая не лучшую форму итальянской команды плюс фактор домашнего поля для «Зенита», букмекеры не выставляют «Ювентус» прям таким очевидным фаворитом. Коэффициенты на основные исходы игры следующие:

  • П1 — 3,90
  • Х — 3,30
  • П2 — 2,17

Клуб из Санкт-Петербурга на своём поле имеет неплохие шансы отобрать очки у многократного чемпиона Италии. Здесь «Юве» будет играть с позиции силы, а футболисты «Зенита» постараются приспособиться и хорошо сыграть на контратаках. Оборона у «Старой Синьоры» с такими топами, как Кьеллини и Бонуччи всё равно не является идеальной, поэтому питерцы обязательно будут иметь шансы для взятия ворот. Ну а Кьеза и компания свой гол тоже забьют. Здесь не исключена даже ничья!

Советы по ставкам на матч:

  • ОЗ (ДА) — Кэф. 1,75
  • Ф1 (+1) — Кэф. 1,43

ПРОГНОЗ СТАВКИ LIBOR (ЛИБОР) НА 2022 И 2023 ГОДЫ

Год Месяц Средняя Закрытие Изм,%
2022 Апрель 1.014 1.032 7.28%
2022 Май 1.071 1.084 5.04%
2022 Июнь 1.125 1.138 4.98%
2022 Июль 1.181 1.195 5.01%
2022 Август 1.240 1.255 5.02%
2022 Сентябрь 1.302 1.318 5.02%
2022 Октябрь 1.368 1.384 5.01%
2022 Ноябрь 1.401 1.407 1.66%
2022 Декабрь 1.460 1.477 4.98%
2023 Январь 1.495 1.501 1.62%
2023 Февраль 1.445
1.426
-5.00%
2023 Март 1.479 1.497 4.98%
2023 Апрель 1.441 1.422 -5.01%
2023 Май 1.369 1.351 -4.99%
2023 Июнь 1.383 1.393 3.11%
2023 Июль 1.341 1.323 -5.03%
2023 Август 1.274 1.257 -4.99%
2023 Сентябрь 1.301 1.316 4.69%
2023 Октябрь 1.366 1.382 5.02%
2023 Ноябрь 1.339 1.324 -4.20%
2023 Декабрь 1.275 1.258 -4.98%
2024 Январь 1.220 1.207 -4.05%
2024 Февраль 1.162 1.147 -4.97%
2024 Март 1.104 1.090 -4.97%
2024 Апрель 1.050 1.036 -4.95%

Прогноз ЛИБОР на Апрель 2022.
Прогноз на начало месяца 0.962%. Максимальная ставка 1.098, минимальная 0.962. Средняя ставка за месяц 1.014. LIBOR в конце месяца 1.032, изменение за Апрель 7.28%.

Прогноз LIBOR на Май 2022.
Прогноз на начало месяца 1.032%. Максимальная ставка 1.149, минимальная 1.019. Средняя ставка за месяц 1.071. LIBOR в конце месяца 1.084, изменение за Май 5.04%.

Прогноз ЛИБОР на Июнь 2022.
Прогноз на начало месяца 1.084%. Максимальная ставка 1.206, минимальная 1.070. Средняя ставка за месяц 1.125. LIBOR в конце месяца 1.138, изменение за Июнь 4.98%.

Прогноз LIBOR на Июль 2022.
Прогноз на начало месяца 1.138%. Максимальная ставка 1.267, минимальная 1.123. Средняя ставка за месяц 1.181. LIBOR в конце месяца 1.195, изменение за Июль 5.01%.

Прогноз ЛИБОР на Август 2022.
Прогноз на начало месяца 1.195%. Максимальная ставка 1.330, минимальная 1.180. Средняя ставка за месяц 1.240. LIBOR в конце месяца 1.255, изменение за Август 5.02%.

Прогноз LIBOR на Сентябрь 2022.
Прогноз на начало месяца 1.255%. Максимальная ставка 1.397, минимальная 1.239. Средняя ставка за месяц 1.302. LIBOR в конце месяца 1.318, изменение за Сентябрь 5.02%.

Прогноз ЛИБОР на Октябрь 2022.
Прогноз на начало месяца 1.318%. Максимальная ставка 1.467, минимальная 1.301. Средняя ставка за месяц 1.368. LIBOR в конце месяца 1.384, изменение за Октябрь 5.01%.

Прогноз LIBOR на Ноябрь 2022.
Прогноз на начало месяца 1.384%. Максимальная ставка 1.491, минимальная 1.323. Средняя ставка за месяц 1.401. LIBOR в конце месяца 1.407, изменение за Ноябрь 1.66%.

Прогноз ЛИБОР на Декабрь 2022.

Прогноз на начало месяца 1.407%. Максимальная ставка 1.566, минимальная 1.388. Средняя ставка за месяц 1.460. LIBOR в конце месяца 1.477, изменение за Декабрь 4.98%.

Прогноз ставки EURIBOR на 2022-2025 годы.

Прогноз курса Доллара на месяц, 2022, 2023-2025.

Прогноз LIBOR на Январь 2023.
Прогноз на начало месяца 1.477%. Максимальная ставка 1.591, минимальная 1.411. Средняя ставка за месяц 1.495. LIBOR в конце месяца 1.501, изменение за Январь 1.62%.

Прогноз ЛИБОР на Февраль 2023.
Прогноз на начало месяца 1.501%. Максимальная ставка 1.512, минимальная 1.340. Средняя ставка за месяц 1.445. LIBOR в конце месяца 1.426, изменение за Февраль -5.00%.

Прогноз LIBOR на Март 2023.

Прогноз на начало месяца 1.426%. Максимальная ставка 1.587, минимальная 1.407. Средняя ставка за месяц 1.479. LIBOR в конце месяца 1.497, изменение за Март 4.98%.

ЦБ повысил ставку до 9,5% и ухудшил прогноз по инфляции — Frank RG

Это первое повышение ключевой ставки в 2022 году, однако ЦБ допускает, что оно не последнее. Пока затормозить ее рост мешает разогнавшаяся инфляция

Совет директоров Центробанка принял решение повысить ключевую ставку на 100 базисных пунктов — до 9,5%, сообщает пресс-служба регулятора.

Это первое повышение ключевой ставки в 2022 году, но уже восьмое подряд по счету. В 2021 году регулятор семь раз повышал ключевую ставку, и в последнее декабрьское заседание совета директоров ее уровень достиг 8,5%.

Инфляция в России сейчас складывается выше октябрьского прогноза ЦБ, а расширение спроса продолжает опережать возможности наращивания выпуска, говорится в сообщении ЦБ.

Инфляционное давление усиливает быстрый рост экономической активности при ограниченности свободных трудовых ресурсов. Кроме того, конъюнктура мировых товарных рынков остается проинфляционной, а инфляционные ожидания остаются на многолетних максимумах.  “В этих условиях баланс рисков для инфляции еще больше сместился в сторону проинфляционных”, — сообщил ЦБ. И ухудшил прогноз по инфляции. Теперь он ждет, что годовая инфляция снизится до 5-6% в 2022 году (предыдущий прогноз был 4-4,5%) и вернется к цели в 4% лишь в середине 2023 года.

ЦБ не исключает дальнейшего повышения ставки на следующих заседаниях, если ситуация будет развиваться по базовому прогнозу. С 14 февраля и до конца 2022 года ключевая ставка прогнозируется в диапазоне 9,1-11,3%.

«Решение будет приниматься с учетом фактической и ожидаемой динамики инфляции относительно цели, развития экономики на прогнозном горизонте, а также оценки рисков со стороны внутренних и внешних условий и реакции на них финансовых рынков» — указано в комментариях ЦБ.

Согласно обновленному базовому прогнозу, рост ВВП в 2022 году составит 2,0–3,0%. В 2023 году российская экономика вырастет лишь на 1,5–2,5% (ранее ожидалось 2-3%). Российская экономика вернется на траекторию сбалансированного роста к концу 2023 года и далее будет развиваться темпом, соответствующим ее потенциалу, говорится в сообщении ЦБ.

Подпишитесь на наш телеграм-канал @frank_media, чтобы оперативно получать данные о ситуации в банках и экономике. Не пропустите, когда начнется!

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Эксперты спрогнозировали размер ключевой ставки Центробанка

+ A —

Они считают, что понижения ждать не стоит

Ожидать снижения ключевой ставки после ее рекордного повышения до 20 процентов в ходе заседания 18 марта не стоит. Такую точку зрения высказали опрошенные РБК экономисты. Регулятор, скорее всего, оставит ее на прежнем уровне или повысит.

В качестве основного аргумента в пользу дальнейшего повышения ключевой ставки эксперты называют уже возросший уровень инфляции и прогноз по ее дальнейшему разгону.

Недельные темпы роста цен (с 26 февраля по 4 марта он составил 2,2 процента) значительно превзошли аналогичные показатели 2008 и 2014 годов, отметил старший экономист инвестиционного банка «Синара» Сергей Коныгин.

Он предположил, что уже по итогам марта годовой уровень инфляции может достичь 20 процентов и ожидается значительный скачок цен.

«Вместе с тем цены могут удерживаться на таких высоких уровнях не так долго, как это было раньше, в силу существенного повышения ключевой ставки», — сказал он, добавив, что такие данные повышают вероятность поднятия ключевой ставки до 25 процентов.

«Вполне реалистичным» такой вариант развития событий считает и директор по инвестициям компании «Локо-Инвест» Дмитрий Полевой. Он в том числе указывает, что на ценовой шок влияет ажиотажный спрос из-за «весьма вероятных» рекордных инфляционных ожиданий.

В таких условиях ключевая ставка в 20 процентов уже не будет выглядеть высокой относительно текущей и ожидаемой инфляции.

«Но в нынешних условиях ее уровень важен исключительно с точки зрения поддержания финансовой стабильности, то есть стабилизации обстановки с рублевыми депозитами в банках и снижения рисков системного банковского кризиса/кризиса доверия. Из этих соображений потенциал для повышения ставки очевиден», — объяснил он.

Другие опрошенные изданием эксперты полагают, что ЦБ сохранит ключевую ставку на прежнем уровне.Так, главный экономист «Ренессанс Капитала» по России и СНГ Софья Донец прогнозирует инфляцию в коридоре 16-20 процентов. По ее мнению, страну ожидает «шок», связанный с ростом издержек и снижением платежеспособного спроса.

«Это такой рецессионный шок, во время которого повышать ставку до бесконечности — бессмысленно», — заметила она.

Как анализировать матчи, и делать прогнозы?

Анализ прогнозов на спорт: как правильно ставить

Основное отличие спортивных ставок от иной азартной игры в том, что итог в меньшей степени сопряжен с каким-то случаем. Вероятные исходы ставок анализируются, а степень риска можно хотя бы частично установить благодаря знаниям. Анализ и прогноз спортивных матчей достаточно скрупулезное дело и требует особого подхода.

Нет сомнений в том, что в спорте случай влияет на исход, так что большая череда побед на длительном периоде малореальна. Но при должном анализе добиться успеха в большинстве прогнозов и на дистанции выбиться в плюс можно.

Факторы при анализе
  • Нынешняя форма, мотивация

Такие критерии будут взяты за основу для должной ставки в любом из видов спорта.  Сложно бывает узнать нынешнюю форму, а также стимул для игроков, однако если с такими составляющими все понятно, то матерому беттору этого хватит.

  • Особенности видов спорта

Специфика спортивных видов в основном определяет факторы отбора матчей.

Анализ и прогнозы в ставках на футбол сейчас весьма популярны. На игру миллионов смотрят множество человек, при этом прогнозируя. Командные виды пользуются большой популярностью у людей.

В командных видах повреждение или неважное состояние одного из участников события может и не отразится на результат игры. Но в индивидуальных турнирах это может быть очень важным моментом. Еще в некоторых видах спорта на итог встречи может повлиять погода либо состояние поля.

Статистика с упором на современные тенденции. Статистический анализ футбольных матчей

Редко статистика бывает полезной в оценке команд и в определении прогноза. В основном, статистика — ведущий инструмент БК, так что в котировках уже все просчитано.

Но не брать в учет статистику тоже опрометчиво, в частности, учитывать следует наиболее важные тенденции. Помимо этого, важной будет уникальная либо редкая статистика игровых аспектов или элементов, поставить на которую можно в росписи. Анализ прогноза футбольных матчей достаточно широк. В росписи предлагается много выборов, от карточек, до офсайдов. Зная ту или иную информацию, можно сделать правильный анализ и прогнозы в ставках на футбол и выиграть.

  • Закономерности и тенденции

При повторении исхода на протяжении длительного времени, игнорировать этот факт в анализе не стоит. Тут нужно разобраться, в актуальности тренда. Не были ли изменены условия, что в компетенции беттора.

  • Прогноз специалистов и букмекеров

Возможно, что у игроков нет цели в ознакомлении с другим мнением, если они думают, что сами специалисты, и обладают знаниями. Но взгляд со стороны может сильно помочь.

Мнение БК отражается в котировках, рассчитанных в вероятности исходов и на вероятный приток средств. Умные аналитики могут отлично понимать спорт, но даже это ни о чем не говорит. Гораздо важнее здесь — определить вероятный исход матча. Полагаться на прогнозы аналитиков бывает полезно, но это не должно стать определяющим — во всех ситуациях ответственность за прогноз остается на бетторе.

  • Движение котировок: вероятные причины

Часто БК изменяют котировки на сотые, или на десятые доли. Отследить динамику букмекерских котировок можно на одном из спец сервисов. Чем это поможет, и стоит ли акцентировать внимание на этом факторе?

Если все идет в одну сторону, когда идет или постоянное падение, или рост, следует внимательно к этому отнестись. В основном падение коэффициента значит регулярные ставки на данный исход. Бывает и так, что ставят, зная о травме игрока или событии, которое по мнению букмекера, влияет на исход.

Игроку важно найти причину изменений линии и принять нужное решение в выборе прогноза.  Иначе, вероятно, что имеет место быть незнание какой-то информации, тогда ставить не стоит вообще.

Программы и сайты для анализа спортивных событий

В интернете существует масса программ, где предлагают анализ прогнозов на футбол либо других спортивных видов. Сейчас есть возможность даже купить анализатор собачьих забегов. Он, опираясь статистику состоявшихся забегов, поможет в выборе результатов будущих. Компьютерный анализ спортивных событий имеет противоречивые и спорные отзывы пользователей, так что не понятно толком, нужно ли доверять этому софту? Тут вопрос достаточно неоднозначный.

Перед тем, как довериться какой-то программе или использовать сайты для анализа матчей, следует разобраться, что за сведения там в основе. Кроме этого, нужно иметь представление про алгоритм расчета ставок такого софта. Как вариант, рассчитанный исход может стать пищей для размышлений.

В последней стадии по анализу ставки – целью беттора считается определение главных факторов в определенном поединке. В итоге анализа образуется свое мнение по оценке шансов, его надо сравнить с оценкой конторы. Соизмерив вероятность риска с котировкой, можно делать свой выбор. Должный анализ грядущего матча станет ключом к выигрышам в спортивных ставках. Если вы планируете получить много важной информации по спортивным ставкам, рекомендуем посетить наш сайт, где вы найдете бесплатные прогнозы на футбол с анализом и на ряд других видов спорта.

ЦБ впервые опубликовал прогноз по траектории ключевой ставки

ЦБ 23 апреля впервые опубликовал прогноз по средней ключевой ставке за год на ближайшие три года. По прогнозу, в текущем году она составит 4,8-5,4%, в 2022-м — 5,3-6,3%, в 2023 году — 5-6%.

«Эти диапазоны будут отражать параметры денежно-кредитной политики, которая с высокой долей вероятности реализуется при развитии экономической ситуации в России и в мире в рамках базового прогноза», — поясняет регулятор в своем релизе.

Но в течение года ключевая ставка может находиться как выше, так и ниже своего среднего за год уровня, поясняется в методологическом комментарии. Этот прогноз не следует интерпретировать как границы изменения ключевой ставки в течение соответствующего года, предупреждает ЦБ.

Реклама на Forbes

ЦБ повысил ставку на 0,5 процентного пункта впервые с 2014 года

Банк России также 23 апреля внес изменения в свой среднесрочный макропрогноз. Регулятор повысил прогноз по инфляции на 2021 год с 3,7-4,2% до 4,7–5,2%. Инфляция будет расти из-за устойчивого характера восстановления внутреннего спроса, а также из-за ограничений на зарубежные поездки. Россияне частично тратят неизрасходованные деньги на товары и услуги внутри страны, говорится в пресс-релизе ЦБ.

В 2022 и 2023 годах инфляция, по прогнозу ЦБ, будет на уровне 4%.

«В этом есть даже положительный эффект»: как новые санкции США отразятся на российской экономике

ЦБ также повысил прогноз по цене на нефть: в 2021 году средняя цена на Urals составит $60 за баррель. В 2022 году ее стоимость вырастет до $55 за баррель. До этого прогноз регулятора был $50 за баррель Urals на два этих года. Прогноз по цене на нефть на 2023 год не изменился — $50 за баррель.

Кроме того, Банк России повысил прогноз по оттоку капитала в 2022 и 2023 годах до $25 млрд и $20 млрд соответственно. Ранее ЦБ прогнозировал отток на уровне $20 млрд и $15 млрд соответственно в эти годы. Прогноз на этот год остался прежним — $35 млрд.

Kак импортозамещение помогло России пережить кризис лучше большинства крупнейших экономик

В пятницу ЦБ впервые с 2014 года повысил ключевую ставку сразу на 0,5 процентного пункта. Это решение регулятор объяснил быстрым восстановлением спроса и ростом инфляции. Эти факторы заставляют ЦБ раньше возвращаться к нейтральной денежно-кредитной политике. «Темпы роста потребительских цен и инфляционные ожидания населения и бизнеса остаются повышенными. Восстановление спроса приобретает все большую устойчивость и в ряде секторов опережает возможности наращивания выпуска. В этих условиях баланс рисков смещен в сторону проинфляционных», — говорится в релизе ЦБ.

Сумма для обсуждения: о чьих деньгах говорили в 2020-м

14 фото

4 способа прогнозирования динамики рынка

Есть две цены, которые важно знать любому инвестору: текущая цена инвестиций, которыми они владеют или планируют владеть, и их будущая цена продажи. Несмотря на это, инвесторы постоянно просматривают прошлую историю ценообразования и используют ее, чтобы повлиять на свои будущие инвестиционные решения. Некоторые инвесторы не будут покупать акции или индексы, которые выросли слишком резко, потому что они предполагают, что им нужна коррекция, в то время как другие инвесторы избегают падающих акций, потому что боятся, что они продолжат ухудшаться.

Подтверждают ли академические данные такие прогнозы, основанные на недавних ценах? В этой статье мы рассмотрим четыре различных взгляда на рынок и узнаем больше о соответствующих академических исследованиях, подтверждающих каждый взгляд. Выводы помогут вам лучше понять, как функционирует рынок, и, возможно, устранить некоторые из ваших собственных предубеждений.

4 способа предсказать поведение рынка

Импульс

«Не боритесь с лентой». Эта широко цитируемая мудрость фондового рынка предупреждает инвесторов, чтобы они не мешали рыночным тенденциям.Предполагается, что лучшая ставка на движения рынка состоит в том, что они будут продолжаться в том же направлении. Эта концепция уходит своими корнями в поведенческие финансы. С таким большим выбором акций, почему инвесторы должны держать свои деньги в акциях, которые падают, а не в акциях, которые растут? Это классический страх и жадность.

Исследования показали, что приток взаимных фондов положительно коррелирует с доходностью рынка. Импульс играет роль в решении инвестировать, и когда больше людей инвестируют, рынок растет, побуждая еще больше людей покупать.Это положительная обратная связь.

В исследовании 1993 года, проведенном Нарасимханом Джегадишем и Шериданом Титманом «Доходы от покупки победителей и продажи проигравших», предполагается, что отдельные акции имеют импульс. Они обнаружили, что акции, показавшие хорошие результаты в течение последних нескольких месяцев, с большей вероятностью сохранят свои лучшие результаты в следующем месяце. Обратное также применимо: акции, которые показали плохие результаты, с большей вероятностью продолжат свои плохие результаты.

Однако это исследование заглядывало только вперед от 3 до 12 месяцев. В течение более длительных периодов эффект импульса кажется обратным. Согласно исследованию Вернера Де Бондта и Ричарда Талера, проведенному в 1985 году под названием «Реагирует ли фондовый рынок слишком остро?» акции, показавшие хорошие результаты за последние три-пять лет, с большей вероятностью будут хуже рынка в следующие три-пять лет, и наоборот. Это говорит о том, что происходит что-то еще: возврат к среднему.

Среднее значение возврата

Опытные инвесторы, повидавшие на рынке множество взлетов и падений, часто считают, что со временем рынок выровняется.Исторически сложилось так, что высокие рыночные цены часто отбивают у этих инвесторов охоту вкладывать средства, в то время как исторически низкие цены могут представлять собой возможность.

Тенденция переменной, такой как цена акции, сходиться к среднему значению с течением времени, называется возвратом к среднему. Это явление было обнаружено в нескольких экономических показателях, которые полезно знать, включая обменные курсы, рост валового внутреннего продукта (ВВП), процентные ставки и безработицу. Возврат к среднему может также быть причиной деловых циклов.

Присяжные все еще не знают, вернутся ли цены акций к среднему значению. Некоторые исследования показывают возврат к среднему в некоторых наборах данных за определенные периоды, но многие другие этого не делают. Например, в 2000 г. Рональд Балверс, Янгру Ву и Эрик Гиллиланд обнаружили некоторые свидетельства возврата к среднему в течение длительного инвестиционного горизонта в относительных ценах фондовых индексов 18 стран. Однако даже они не были полностью убеждены, как они писали в своем исследовании: «Серьезным препятствием в обнаружении возврата к среднему является отсутствие надежных долгосрочных рядов, особенно потому, что возврат к среднему, если он существует, считается медленным и можно подобрать только на дальних горизонтах.»

Учитывая, что академические круги имеют доступ к исследованиям фондового рынка по крайней мере за 80 лет, это говорит о том, что если рынок и имеет тенденцию к обратному развитию, то это явление происходит медленно и почти незаметно, в течение многих лет или даже десятилетий.

Мартингалы

Другая возможность заключается в том, что прошлые доходы просто не имеют значения. В 1965 году Пол Самуэльсон изучил рыночную доходность и обнаружил, что прошлые тенденции ценообразования не влияют на будущие цены, и пришел к выводу, что на эффективном рынке такого влияния быть не должно.Он пришел к выводу, что рыночные цены являются мартингейлами.

Мартингейл — это математическая серия, в которой лучшим прогнозом для следующего числа является текущее число. Это понятие используется в теории вероятностей для оценки результатов случайного движения. Например, предположим, что у вас есть 50 долларов, и вы ставите все это на подбрасывание монеты. Сколько денег у вас будет после броска? У вас может быть 100 долларов или 0 долларов после подбрасывания, но по статистике лучший прогноз — 50 долларов — ваша исходная исходная позиция.Прогноз вашей удачи после броска – мартингейл.

При оценке опционов на акции можно предположить, что доходность фондового рынка является мартингейлом. Согласно этой теории, оценка опциона не зависит ни от прошлой тенденции ценообразования, ни от какой-либо оценки будущих ценовых тенденций. Текущая цена и предполагаемая волатильность являются единственными исходными данными для конкретных акций.

Мартингейл, в котором следующее число с большей вероятностью будет больше, называется субмартингейлом. В популярной литературе это движение известно как случайное блуждание с восходящим дрейфом.Это описание согласуется с более чем 80-летней историей ценообразования на фондовом рынке. Несмотря на множество краткосрочных разворотов, общая тенденция была стабильно выше.

Если доходность акций по существу случайна, лучший прогноз завтрашней рыночной цены — это просто сегодняшняя цена плюс очень небольшое увеличение. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на прошлых тенденциях и искать возможный моментум или возврат к среднему, инвесторы должны вместо этого сосредоточиться на управлении риском, присущим их волатильным инвестициям.

Поиск ценности

Стоимостные инвесторы покупают акции дешево и ожидают вознаграждения позже. Они надеются, что неэффективный рынок недооценил акции, но со временем цена скорректируется. Возникает вопрос: происходит ли это и зачем неэффективному рынку проводить такую ​​корректировку?

Исследования показывают, что это неправильное ценообразование и корректировка происходят постоянно, хотя они представляют очень мало доказательств того, почему это происходит.

В 1964 году Джин Фама изучил десятилетия истории фондового рынка и в последующем сотрудничестве с Кеннетом Френчем разработал трехфакторную модель для объяснения цен на фондовом рынке. Наиболее важным фактором в объяснении будущих ценовых доходов была оценка, измеряемая отношением цены к балансовой стоимости (P/B). Акции с низким соотношением цены к балансовой стоимости принесли значительно более высокую доходность, чем другие акции.

Коэффициенты оценки имеют тенденцию двигаться в том же направлении, и в 1977 году Санджой Басу обнаружил аналогичные результаты для акций с низким коэффициентом цена/прибыль (P/E). С тех пор тот же эффект был обнаружен во многих других исследованиях в десятках рынки.

Однако исследования не объяснили, почему рынок постоянно недооценивает эти «стоимостные» акции, а затем корректирует их позже.Один из возможных выводов, который можно сделать, заключается в том, что эти акции имеют дополнительный риск, за который инвесторы требуют дополнительную компенсацию за дополнительный риск.

Цена является движущей силой коэффициентов оценки, поэтому результаты подтверждают идею фондового рынка, возвращающегося к среднему. По мере роста цен коэффициенты оценки становятся выше, и, как следствие, прогнозируемая доходность в будущем снижается. Однако рыночный коэффициент P/E сильно колебался с течением времени и никогда не был постоянным сигналом к ​​покупке или продаже.

Итог

Даже после десятилетий изучения самыми яркими умами в области финансов нет надежных ответов. Хороший вывод, который можно сделать, заключается в том, что в краткосрочной перспективе могут быть некоторые эффекты импульса и слабый эффект возврата к среднему в долгосрочной перспективе.

Текущая цена является ключевым компонентом оценочных коэффициентов, таких как P/B и P/E, которые, как было показано, обладают некоторой предсказательной силой в отношении будущей доходности акций. Однако эти коэффициенты следует рассматривать не как конкретные сигналы покупки и продажи, а как факторы, которые, как было показано, играют роль в увеличении или уменьшении ожидаемой долгосрочной доходности.

Страница не найдена

  • Образование
    • Общий

      • Словарь
      • экономика
      • Корпоративные финансы
      • Рот ИРА
      • Акции
      • Паевые инвестиционные фонды
      • ETF
      • 401 (к)
    • Инвестирование/Трейдинг

      • Основы инвестирования
      • Фундаментальный анализ
      • Управление портфелем ценных бумаг
      • Основы трейдинга
      • Технический анализ
      • Управление рисками
  • Рынки
    • Новости

      • Новости компании
      • Новости рынков
      • Торговые новости
      • Политические новости
      • Тенденции
    • Популярные акции

      • Яблоко (AAPL)
      • Тесла (ТСЛА)
      • Амазонка (АМЗН)
      • АМД (АМД)
      • Фейсбук (ФБ)
      • Нетфликс (NFLX)
  • Симулятор
  • Ваши деньги
    • Личные финансы

      • Управление капиталом
      • Бюджетирование/экономия
      • Банковское дело
      • Кредитные карты
      • Домовладение
      • Пенсионное планирование
      • Налоги
      • Страхование
    • Обзоры и рейтинги

      • Лучшие онлайн-брокеры
      • Лучшие сберегательные счета
      • Лучшие гарантии на дом
      • Лучшие кредитные карты
      • Лучшие личные кредиты
      • Лучшие студенческие кредиты
      • Лучшее страхование жизни
      • Лучшее автострахование
  • Советники
    • Ваша практика

      • Практика управления
      • Непрерывное образование
      • Карьера финансового консультанта
      • Инвестопедия 100
    • Управление капиталом

      • Портфолио Строительство
      • Финансовое планирование
  • Академия
    • Популярные курсы

      • Инвестирование для начинающих
      • Стать дневным трейдером
      • Трейдинг для начинающих
      • Технический анализ
    • Курсы по теме

      • Все курсы
      • Курсы трейдинга
      • Курсы инвестирования
      • Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.

дом
  • О нас
  • Условия эксплуатации
  • Словарь
  • Редакционная политика
  • Рекламировать
  • Новости
  • Политика конфиденциальности
  • Связаться с нами
  • Карьера
  • Уведомление о конфиденциальности штата Калифорния
  • #
  • А
  • Б
  • С
  • Д
  • Е
  • Ф
  • грамм
  • ЧАС
  • я
  • Дж
  • К
  • л
  • М
  • Н
  • О
  • п
  • Вопрос
  • р
  • С
  • Т
  • U
  • В
  • Вт
  • Икс
  • Д
  • Z
Investopedia является частью издательской семьи Dotdash Meredith.

Делать прогнозы с помощью регрессионного анализа

Если бы вы могли делать прогнозы о чем-то важном для вас, вам бы это понравилось, верно? Еще лучше, если вы знаете, что ваши прогнозы верны. В этом посте я покажу, как использовать регрессионный анализ, чтобы делать прогнозы и определять, являются ли они беспристрастными и точными.

Вы можете использовать уравнения регрессии для прогнозирования. Уравнения регрессии являются важной частью статистического вывода после подбора модели.Коэффициенты в уравнении определяют отношение между каждой независимой переменной и зависимой переменной. Однако вы также можете ввести значения независимых переменных в уравнение, чтобы предсказать среднее значение зависимой переменной.

Связанный пост : Когда следует использовать регрессионный анализ?

Регрессионный подход к прогнозам

Использование регрессии для прогнозирования не обязательно предполагает предсказание будущего. Вместо этого вы прогнозируете среднее значение зависимой переменной с учетом конкретных значений независимой переменной (переменных).В нашем примере мы будем использовать одну независимую переменную для прогнозирования зависимой переменной. Я измерил обе эти переменные в один и тот же момент времени.

Экстрасенсорные предсказания — это вещи, которые просто приходят в голову и не часто сверяются с реальностью. Неудивительно, что прогнозы в контексте регрессии более строгие. Нам нужно собрать данные для соответствующих переменных, сформулировать модель и оценить, насколько хорошо модель соответствует данным.

Общая процедура использования регрессии для получения хороших прогнозов следующая:

  1. Исследуйте предметную область, чтобы опираться на работу других.Это исследование помогает с последующими шагами.
  2. Соберите данные для соответствующих переменных.
  3. Укажите и оцените модель регрессии.
  4. Если у вас есть модель, которая адекватно соответствует данным, используйте ее для прогнозирования.

Хотя этот процесс требует больше работы, чем экстрасенсорный подход, он дает ценные преимущества. С помощью регрессии мы можем оценить предвзятость и точность наших прогнозов:

  • Смещение в статистической модели указывает на то, что прогнозы систематически завышаются или занижаются.
  • Точность показывает, насколько близки прогнозы к наблюдаемым значениям.

Когда мы используем регрессию для прогнозирования, наша цель состоит в том, чтобы получить прогнозы, которые в среднем верны и близки к реальным значениям. Другими словами, нам нужны объективные и точные прогнозы.

Пример сценария для прогнозов регрессии

Мы будем использовать регрессионную модель для прогнозирования процента жира в организме на основе индекса массы тела (ИМТ). Я собрал эти данные для исследования с участием 92 девочек средней школы.Переменные, которые мы измерили, включают рост, вес и жировые отложения, измеренные с помощью системы Hologic DXA для всего тела. Я рассчитал ИМТ, используя измерения роста и веса. DXA измерения процентного содержания жира в организме считаются одними из лучших.

Вы можете загрузить файл данных CSV: Predict_BMI.

Почему мы можем захотеть использовать ИМТ для прогнозирования процента жира в организме? Получить процентное содержание жира в организме с помощью прямого измерения, такого как DXA, дороже. Если вы можете использовать свой ИМТ для прогнозирования процентного содержания жира в организме, это позволит получить ценную информацию проще и дешевле.Давайте посмотрим, сможет ли ИМТ дать хорошие прогнозы!

Поиск хорошей регрессионной модели для прогнозов

У нас есть данные. Теперь нам нужно определить, существует ли статистически значимая связь между переменными. Отношения или корреляции между переменными имеют решающее значение, если мы хотим использовать значение одной переменной для предсказания значения другой. Нам также необходимо оценить пригодность регрессионной модели для прогнозирования.

У нас есть только одна независимая переменная (ИМТ), поэтому мы можем использовать линейный график для отображения ее связи с процентным содержанием жира в организме.Связь между переменными криволинейная. Я буду использовать полиномиальный член, чтобы соответствовать кривизне. В этом случае я включу квадратичный (возведенный в квадрат) член. Подогнанный линейный график ниже предполагает, что эта модель соответствует данным.

Связанный пост : Подбор кривой с использованием линейной и нелинейной регрессии

Эта кривизна очевидна, потому что у нас есть только одна независимая переменная, и мы можем графически изобразить взаимосвязь. Если ваша модель имеет более одной независимой переменной, используйте отдельные диаграммы рассеяния, чтобы отобразить связь между каждой независимой переменной и зависимой переменной, чтобы вы могли оценить характер каждой связи.

Оценка оставшихся участков

Также следует оценить оставшиеся участки. Если вы видите шаблоны на остаточных графиках, вы знаете, что ваша модель неверна и что вам нужно переоценить ее. Неслучайные остатки указывают на то, что предсказанные значения смещены. Вам нужно исправить модель, чтобы получить объективные прогнозы.

Узнайте, как выбрать правильную модель регрессии.

Приведенные ниже графики остатков также подтверждают несмещенную аппроксимацию, поскольку точки данных случайным образом падают вокруг нуля и следуют нормальному распределению.

Интерпретация выходных данных регрессии

В приведенном ниже статистическом выводе p-значения указывают на то, что как линейные, так и квадратичные члены являются статистически значимыми. На основе всей этой информации у нас есть модель, которая обеспечивает статистически значимое и объективное соответствие этим данным. У нас есть правильная регрессионная модель. Однако есть дополнительные вопросы, которые мы должны рассмотреть, прежде чем использовать эту модель для прогнозирования.

Между прочим, изогнутые отношения интересны.Сглаженная кривая показывает, что более высокие значения ИМТ связаны с меньшим увеличением процентного содержания жира в организме.

Другие соображения для достоверных прогнозов

Точность предсказаний

Ранее мы установили, что наша регрессионная модель обеспечивает объективные прогнозы наблюдаемых значений. Это хорошо. Однако это не касается точности этих прогнозов. Точность измеряет, насколько близки прогнозы к наблюдаемым значениям. Мы хотим, чтобы прогнозы были как несмещенными 90 421, так и 90 422, близкими к фактическим значениям.Прогнозы точны, когда наблюдаемые значения группируются близко к прогнозируемым значениям.

Прогнозы регрессии относятся к среднему зависимой переменной. Если вы думаете о каком-либо среднем значении, вы знаете, что вокруг этого среднего значения есть вариации. То же самое относится к прогнозируемому среднему значению зависимой переменной. На построенном линейном графике линия регрессии точно находится в центре точек данных. Однако существует разброс точек данных по линии. Нам нужно количественно определить этот разброс, чтобы узнать, насколько близки прогнозы к наблюдаемым значениям.Если разброс слишком велик, прогнозы не дадут полезной информации.

Позже я создам прогнозы и покажу вам, как оценить точность.

Связанный пост : Понимание точности в прикладной регрессии, чтобы избежать дорогостоящих ошибок

Меры согласия

Меры согласия, такие как R-квадрат, оценивают разброс точек данных вокруг подогнанного значения. R-квадрат для нашей модели составляет 76,1%, что хорошо, но не отлично.Для данного набора данных более высокие значения R-квадрата представляют собой более точные прогнозы. Однако R-квадрат не говорит нам напрямую, насколько точны прогнозы в единицах зависимой переменной. Мы можем использовать стандартную ошибку регрессии (S) для оценки точности таким образом. Однако в этом посте я буду использовать интервалы прогнозирования для оценки точности.

Связанный пост : Стандартная ошибка регрессии против R-квадрата

Новые наблюдения по сравнению с данными, использованными для подбора модели

R-квадрат и S показывают, насколько хорошо модель соответствует наблюдаемым данным.Нам нужны прогнозы для новых наблюдений, которые анализ не использовал в процессе оценки модели. Для оценки этого типа соответствия требуется другая мера согласия, предсказанный R-квадрат.

Предсказанный R-квадрат измеряет, насколько хорошо модель предсказывает значение новых наблюдений. Пакеты статистического программного обеспечения вычисляют его, последовательно удаляя каждое наблюдение, подгоняя модель и определяя, насколько хорошо модель предсказывает удаленные наблюдения.

Если прогнозируемый R-квадрат намного ниже обычного R-квадрата, вы знаете, что ваша модель регрессии не предсказывает новые наблюдения так же хорошо, как она соответствует текущему набору данных.Эта ситуация должна заставить вас с осторожностью относиться к предсказаниям.

Приведенные ниже статистические данные показывают, что предсказанный R-квадрат (74,14%) почти равен обычному R-квадрату (76,06%) для нашей модели. У нас есть основания полагать, что модель предсказывает новые наблюдения почти так же хорошо, как она соответствует набору данных.

Связанный пост: Как интерпретировать скорректированный R-квадрат и прогнозируемый R-квадрат

Делайте прогнозы только в пределах диапазона данных

Прогнозы регрессии действительны только для диапазона данных, используемых для оценки модели.Отношения между независимыми переменными и зависимой переменной могут изменяться за пределами этого диапазона. Другими словами, мы не знаем, изменится ли форма кривой. Если это произойдет, наши прогнозы будут неверными.

График показывает, что наблюдаемые значения ИМТ находятся в диапазоне 15-35. Мы не должны делать прогнозы за пределами этого диапазона.

Делайте прогнозы только для выбранной вами популяции

Отношения, которые оценивает регрессионная модель, могут быть действительны только для определенной совокупности, выбранной вами.Наши данные были собраны у девочек средней школы в возрасте 12-14 лет. Связь между ИМТ и процентным содержанием жира в организме может быть разной для мужчин и разных возрастных групп.

Использование нашей регрессионной модели для прогнозирования

У нас есть действующая регрессионная модель, которая, по-видимому, дает объективные предсказания и может предсказывать новые наблюдения почти так же хорошо, как предсказывает данные, используемые для соответствия модели. Давайте продолжим и используем нашу модель, чтобы сделать прогноз и оценить точность.

Можно использовать уравнение регрессии и рассчитать прогнозируемые значения самостоятельно. Тем не менее, я буду использовать статистическое программное обеспечение, чтобы сделать это за нас. Мало того, что этот подход проще и точнее, я также рассчитываю интервалы прогнозирования, чтобы мы могли оценить точность.

Я буду использовать программное обеспечение, чтобы предсказать процентное содержание телесного жира для ИМТ, равного 18. Результат предсказания приведен ниже.

Интерпретация результатов прогнозирования регрессии

Выходные данные показывают, что среднее значение, связанное с ИМТ, равным 18, составляет около 23 % жира в организме.Опять же, это среднее значение относится к популяции девочек средней школы. Давайте оценим точность, используя доверительный интервал (ДИ) и интервал прогнозирования (PI).

Доверительный интервал — это диапазон, в который, вероятно, попадает среднее значение для девочек с ИМТ 18. Мы можем быть на 95% уверены, что это среднее значение находится между 22,1% и 23,9%. Однако этот доверительный интервал не помогает нам оценить точность отдельных прогнозов.

Интервал прогнозирования – это диапазон, в который может попасть одно новое наблюдение.Более узкие интервалы прогнозирования представляют собой более точные прогнозы. Для отдельной девочки средней школы с ИМТ 18 мы можем быть уверены на 95%, что процентное содержание жира в ее теле составляет от 16% до 30%.

Диапазон интервала прогнозирования всегда шире доверительного интервала из-за большей неопределенности прогнозирования отдельного значения, чем среднего.

Является ли это предсказание достаточно точным? Чтобы сделать это определение, нам нужно будет использовать наши знания в предметной области в сочетании с любыми конкретными требованиями, которые у нас есть.Я не медицинский эксперт, но я предполагаю, что 14-балльный диапазон от 16 до 30% слишком неточен, чтобы предоставить значимую информацию. Если это правда, наша регрессионная модель слишком неточна, чтобы быть полезной.

Не сосредотачивайтесь только на подогнанных значениях

Как мы видели в этом посте, использование регрессионного анализа для прогнозирования — это многоэтапный процесс. После сбора данных необходимо указать действительную модель. Модель должна удовлетворять нескольким условиям, прежде чем делать прогнозы. Наконец, обязательно оцените точность прогнозов.Слишком легко поддаться ложному чувству безопасности, сосредоточившись только на подогнанном значении и не принимая во внимание интервал предсказания.

Если вы изучаете регрессию и вам нравится подход, который я использую в своем блоге, ознакомьтесь с моей электронной книгой!

Родственные

Прогнозирование цен: использование машинного обучения для электроэнергии, авиабилетов, отелей, недвижимости и цен на акции

Время чтения: 19 минут

Если вы дадите клиентам совет, который поможет им сэкономить немного денег, они отплатят вам бесценной лояльностью.Интересный факт: пользователи Fareboom стали тратить вдвое больше времени на сеанс в течение месяца после выпуска функции прогнозирования цен на авиабилеты. Этот инструмент продолжает увеличивать конверсию для нашего партнера.

Помимо путешествий, ценовые прогнозы находят свое применение в различных сценариях. Торговцы сырьевыми товарами, инвесторы, застройщики или производители энергии используют оценки будущих изменений цен в деловых целях.

В этот раз мы поговорили с экспертами из AleaSoft, ENFOR, REALas и нашим собственным специалистом по анализу данных, чтобы ответить на вопрос: Как реализовать ценовые прогнозы на рынках с высокой волатильностью? В статье описаны этапы создания решения для прогнозирования цен и примеры реализации в четырех отраслях.

Что такое прогнозирование цен и как оно делается

Прогнозирование цен прогнозирует цену товара/продукта/услуги путем оценки различных факторов, таких как их характеристики, спрос, сезонные тенденции, цены на другие товары (например, топливо), предложения от многочисленных поставщиков и т. д.

Прогнозирование цен может быть функцией туристических приложений, предназначенных для потребителей, таких как Trainline или Hopper, которые используются для повышения лояльности и вовлеченности клиентов. В то же время другие предприятия также могут использовать информацию о будущих ценах.Предпринимателям может потребоваться определить оптимальное время для покупки товара, чтобы скорректировать цены на товары или услуги, требующие товара (лесоматериалы, кофе, золото), или оценить инвестиционную привлекательность основных средств.

Прогноз цен можно сформулировать как задачу регрессии . Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для оценки взаимосвязи между зависимой/целевой переменной (цена на электроэнергию, стоимость авиабилета, стоимость недвижимости и т. д.) и одной или несколькими независимыми (взаимозависимыми) переменными, также известными как предикторы, которые влияют на целевую переменную.Регрессионный анализ также позволяет исследователям определить, насколько эти предикторы влияют на целевую переменную. В регрессии целевая переменная всегда является числовой.

В целом ценовое прогнозирование осуществляется средствами описательной и прогнозной аналитики.

Описательная аналитика. Описательная аналитика опирается на статистические методы, включающие сбор данных, анализ, интерпретацию и представление результатов. Описательная аналитика позволяет преобразовывать необработанные наблюдения в знания, которые можно понять и которыми можно поделиться.Короче говоря, этот тип аналитики помогает ответить на вопрос , что случилось?

Предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика — это анализ текущих и исторических данных для прогнозирования вероятности будущих событий, результатов или значений в контексте прогнозов цен. Для прогнозной аналитики требуются многочисленные статистические методы, такие как интеллектуальный анализ данных (выявление закономерностей в данных) и машинное обучение.

Целью машинного обучения является создание систем, способных находить закономерности в данных и учиться на них без вмешательства человека и явного перепрограммирования.Чтобы решить проблему прогнозирования цен, специалисты по данным сначала должны понять, какие данные использовать для обучения моделей машинного обучения, и именно поэтому необходима описательная аналитика.

Чтобы узнать больше о структуре проекта машинного обучения , ознакомьтесь с нашей специальной статьей

Затем специалисты собирают, отбирают, подготавливают, предварительно обрабатывают и преобразовывают эти данные. После завершения этого этапа специалисты приступают к построению прогностических моделей.Модель, которая прогнозирует цены с наивысшей степенью точности, будет выбрана для обеспечения работы системы или приложения. Итак, каркас задачи прогнозирования цены может выглядеть так:

  1. Постановка задачи.
  2. Понимание особенностей рынка. Отвечая на вопрос: Какие факторы влияют на цены товара/продукта/услуги?
  3. Сбор данных, подготовка и предварительная обработка.
  4. Моделирование и тестирование.
  5. Развертывание модели в программной системе или приложении.

Теперь, когда мы знаем типичную дорожную карту проекта прогнозирования цен, давайте рассмотрим реальные примеры из энергетического сектора, индустрии туризма и гостеприимства, а также недвижимости.

Прогнозирование цен на электроэнергию: сочетание статистических методов и методов машинного обучения

К началу 1990-х годов энергетический сектор во многих странах был полностью зарегулирован и монополизирован. Государственные органы и органы местного самоуправления контролировали работу коммунальных предприятий, устанавливая условия их обслуживания, ценообразование, планы строительства, следя за соблюдением этими предприятиями норм безопасности и охраны окружающей среды.

Затем начался сдвиг в сторону дерегулирования, основной целью которого было снижение затрат на электроэнергию и обеспечение надежного энергоснабжения за счет конкуренции. Энергетика начала превращаться в свободный рынок, где цены на товары и услуги зависят от спроса и предложения. Другими словами, участники рынка торгуют электроэнергией на биржах так же, как и другими товарами. Участники устанавливают свои ставки и предложения, пытаясь максимизировать свою прибыль. Дерегулирование — это непрерывный процесс на всех рынках.

Факторы, влияющие на спрос и цену на электроэнергию: погодные изменения, передача, регулирующие органы, цены на ископаемое топливо и др.

Электричество — это особый вид товара, поэтому торговать им — непростая задача. Это не сохраняемый (должен поставляться сразу же после генерации/должен генерироваться и использоваться одновременно), поэтому баланс между производством (генерацией) и потреблением (нагрузкой) имеет решающее значение для стабильности энергетической системы.

Спрос на электроэнергию и, следовательно, цена зависят от погодных условий (температуры, осадков, силы ветра и т. д.).) и изменения в повседневной и деловой активности (выходные и будние дни, часы пик и непиковые часы). Отсутствие возможности хранения электроэнергии и постоянные колебания спроса приводят к волатильности цен на электроэнергию .

Стоимость ископаемого топлива также влияет на цену на электроэнергию: топливо сжигается для создания пара, который вращает турбины. Поскольку электроэнергия передается от генератора к потребителям через передающие и распределительные сети, меняющиеся затраты на техническое обслуживание являются еще одним влияющим фактором.Поскольку не все рынки полностью дерегулированы, а некоторые остаются под контролем государственных органов, комиссии по коммунальным предприятиям или услугам могут вводить правила, которые могут привести к изменению цен.

Проблемы прогнозирования цен на электроэнергию: методы торгов, источники данных, соединительные линии, правила, непрерывные изменения спроса

Цены на электроэнергию колеблются из-за множества факторов, в том числе стратегий покупки и продажи, используемых игроками электроэнергетической отрасли.

Разнообразие методов торгов, которые используют участники рынка, и зависимость цены на электроэнергию от многих факторов усложняют прогнозирование, считает Ориол Салто и Бауза, аналитик данных, специалист по прогнозированию энергетики и разработчик программного обеспечения AleaSoft Energy Forecasting .«Главные проблемы в прогнозировании цен на энергию связаны, с одной стороны, с очень большим количеством факторов, которые могут повлиять на цену и изменить ее, а с другой — с людьми, которые размещают заявки и предложения на рынке. Так что, имея очень похожие внешние условия, рыночные предложения и окончательная цена могут сильно отличаться».

Чтобы иметь возможность точно прогнозировать цены на электроэнергию, специалисты должны понимать и учитывать все факторы, которые могут повлиять на колебания цен, и собирать соответствующие данные, считает управляющий директор поставщика решений для прогнозирования и оптимизации ENFOR для энергетической отрасли Миккель Вестенхольц. «Задачи в основном заключаются в том, чтобы найти правильные и обновленные источники данных, описывающие рынок и его участников, проследить за регулированием и развитием межсистемных соединений, а затем понять, как эти факторы динамически меняют ваше моделирование».

Соединители электроэнергии — это физические кабели, по которым передается энергия между сетями, расположенными в разных странах, что облегчает торговлю электроэнергией и уравновешивает спрос и предложение. Интерконнекторы позволяют производителям электроэнергии продавать излишки энергии потребителям, которым необходимо удовлетворить пиковый спрос в определенные периоды времени (годы, сезоны, месяцы, дни или определенные часы).)

Интерконнектор Восток-Запад EirGrid, соединяющий высоковольтные электрические сети Ирландии и Великобритании

Поскольку интерконнекторы передают электроэнергию в обоих направлениях, они могут серьезно усложнить прогнозирование цен, говорит Миккель: « . .. они могут вести себя и как потребитель, и как производитель в зависимости от отмеченных цен во взаимосвязанной стране (отмеченной области), что может обратить поток вспять. Следовательно, полное влияние направления потока можно понять только путем прогнозирования цен в обеих связанных отмеченных областях.

Регуляторы могут ввести правила, которые могут повлиять на цены в меньшей или большей степени, добавляет эксперт. «Одним из примеров может быть изменение правил блочных заявок, что может привести к тому, что более крупная электростанция с высокими затратами на запуск [затраты, необходимые для включения электростанции, измеряемые в цене мегаватта] , будут активированы в большей или меньшей степени (в зависимости от перемена).» Блочные ставки — это заказы, в которых потребители указывают сумму и цену за определенное количество последовательных часов в течение одного дня.Блочные ставки используются на европейских биржах.

Прогнозирование цен резко различается в разных отраслях, так как приходится иметь дело с очень специфическими проблемами предметной области

Гибридный подход к прогнозированию цен

Статистические методы и приемы можно сочетать с искусственным интеллектом. В то время как статистика позволяет работать с большими объемами данных, ИИ эффективно фиксирует взаимосвязи между точками данных. Именно такого подхода придерживается AleaSoft. «Статистика помогает нам управлять большими объемами данных, а искусственный интеллект помогает нам найти и понять все возможные связи между переменными и ценами», — говорит эксперт.

AI для прогнозирования цен предполагает использование традиционных алгоритмов машинного обучения (ML) и моделей глубокого обучения, например, нейронных сетей. Алгоритмы машинного обучения получают и анализируют входные данные для прогнозирования выходных значений. Они улучшают свою производительность, получая новые данные. Другими словами, алгоритмы машинного обучения учатся на новых данных без вмешательства человека.Нейронные сети (NN) — это вычислительные системы, основанные на человеческом мозге, и они эффективно распознают закономерности.

Специалисты компании используют собственную модель прогнозирования цен и спроса на энергию AleaModel. « Это гибридная модель, которая сочетает в себе классические статистические методы, такие как анализ временных рядов, SARIMA и регрессию, и (с) искусственный интеллект через нейронную сеть и алгоритмы машинного обучения. Результатом является искусственная нейронная сеть, способная анализировать данные временных рядов и обучаться на новых данных без необходимости внешнего вмешательства, что имеет решающее значение в области энергетических рынков, где ввод новых данных непрерывен», объясняет Орел.

Использование самообучающихся моделей для прогнозирования цен на электроэнергию

Подобно AleaSoft, ENFOR использует методы самообучения для прогнозирования цен на электроэнергию на сутки вперед. Эти методы основаны на понимании физических систем/структур и того, как они формируют рынок. По словам Вестенхольца, преимущества методов самообучения заключаются в том, что прогностические модели автоматически калибруются при получении новых входных данных (данных), постоянно оставаясь настроенными и точными.

Система компании для трейдеров на основе машинного обучения учитывает такие переменные, как исторические цены, ожидаемое производство из различных источников (ветер, ядерная энергия, уголь, газ, солнечная энергия и т. д.).), спрос и соединительные линии для прогнозирования.

«Выбор метода зависит от точности прогнозов, объема ручной работы с требуемыми данными и, наконец, доступных данных», — добавляет Миккель Вестенхольц.

Обычные предприятия не могут справиться с задачей разработки такого программного обеспечения. Эффективным вариантом было бы найти консалтинговую компанию по науке о данных и искусственному интеллекту, которая может управлять всем проектом, от сбора и подготовки необходимых данных до разработки модели и ее развертывания.

Путешествия и гостиничный бизнес: прогнозы цен на авиабилеты и отели для конечных клиентов

Туристические и гостиничные бренды собирают и анализируют большие объемы данных о предпочтениях людей и поведении в Интернете, чтобы персонализировать клиентский опыт. Использование предсказания цен в дополнение к функциям поиска — еще один популярный способ завоевать доверие путешественников и… увеличить объем транзакций. Kayak и Skyscanner, два крупных цифровых игрока на туристической сцене, используют эту технику, поскольку более мелкие игроки также берут на себя инициативу по добавлению ценности.

Проблемы прогнозирования цен на авиабилеты и отели: нераскрытые подходы к управлению доходами и стратегиям ценообразования, отсутствие актуальной информации о товарно-материальных запасах

Цены на авиабилеты или гостиничные номера так же непредсказуемы, как погода в Великобритании: цена на один и тот же номер или место может меняться несколько раз в течение 24 часов. Каждый поставщик жилья или транспорта пытается продать как можно больше инвентаря и по максимальной цене.

Спрос путешественников на отели и авиабилеты также зависит от сезонности, дней и частей недели, праздников или событий.Следовательно, с меньшим количеством бронирований цены снижаются, поскольку транспортные компании, гостиничные компании, онлайн-турагентства и агрегаторы стремятся мотивировать клиентов нажать кнопку «забронировать». В периоды повышенного спроса (подумайте о рождественском сезоне или августе, как о популярном времени отдыха для европейских путешественников), цены стремительно растут.

В борьбе за внимание покупателей участники рынка следят за ценами друг друга, корректируя свои ценовые стратегии, чтобы опередить конкурентов. Не говоря уже об уникальных подходах к управлению доходами и стратегиях ценообразования.

Таким образом, специалистам по данным сложно прогнозировать цены на авиабилеты или проживание, потому что они не могут узнать о ценовой стратегии каждой компании или актуальной информации об их запасах или реальном спросе на определенные даты.

Подходы к прогнозированию цен: прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA, XGBoost или RNN

Несмотря на трудности, специалисты находят решения. Команда AltexSoft разработала инструмент прогнозирования цен для американского туристического онлайн-агентства Fareboom, чтобы оно могло информировать чувствительных к цене клиентов об оптимальном времени для получения лучших предложений авиабилетов.Алгоритм прогнозирует будущие изменения цен на основе исторических данных и моделей машинного обучения.

Предсказатель цен — это модуль поиска и всплывающее окно, отображаемое для определенной группы пользователей. Когда путешественники предоставляют данные поиска, они видят диаграммы, показывающие, являются ли выбранные даты поездки дешевыми или нет. На основе результатов пользователи получают рекомендацию (купить сейчас или подождать) вместе с прогнозом будущих изменений цен или альтернативных дней поездки.

Советы по покупке Fareboom и прогноз изменения цен

Окончательный алгоритм имеет среднюю степень достоверности 75 процентов и использует метод прогнозирования временных рядов для создания как краткосрочных (7 дней), так и долгосрочных (7 недель) прогнозов.

Прогнозирование временных рядов прогнозирует будущие наблюдения (т. е. цены на проезд) в наборах данных временных рядов. Эти наборы данных состоят из последовательностей наблюдений, собранных с 90 421 равным 90 422 периодом времени. Таким образом, модель прогнозирования временных рядов анализирует исторические данные, чтобы делать прогнозы на будущее.

Существует два типа прогнозирования временных рядов – одномерное , используется последовательность измерений одной переменной, и многомерное , используются данные с многочисленными временными и созависимыми переменными.

«Прогнозирование временных рядов — довольно интересная задача, для которой нет единого решения, которое всегда работало бы лучше всего. Различные домены и данные требуют разных подходов. Иногда вы можете использовать некоторые классические методы, такие как ARIMA [класс моделей, широко применяемых для анализа данных временных рядов и прогнозирования] . Но гораздо чаще рекуррентная нейронная сеть (RNN) или XGBoost дают лучшую точность», — говорит руководитель отдела обработки данных в AltexSoft Александр Кондуфоров, разработавший предсказатель цены для Fareboom.

Использование ансамблей XGBoost. XGBoost — это реализация алгоритмов дерева с градиентным усилением, которые обычно используются для задач классификации и регрессии. Повышение градиента — это контролируемый алгоритм обучения, состоящий из ансамбля (набора) более слабых моделей (деревьев), который суммирует их оценки для более точного прогнозирования целевой переменной.

Использование рекуррентных нейронных сетей.  RNN – это тип нейронной сети, используемый для анализа последовательных данных, таких как временные ряды, текст, видео, речь или финансовые данные.Он выполняет одну и ту же задачу для каждого элемента последовательных данных. Рекуррентная нейронная сеть уникальна тем, что она «запоминает» формирование (вычисления) полученных ею входных данных, поэтому может точно прогнозировать будущие значения.

Александер отмечает, что прогнозирование временных рядов также разнообразно с точки зрения данных. “ Достаточно редкий случай, когда для прогноза у вас есть только одномерный временной ряд, и этого достаточно для хороших прогнозов. Исходя из нашего опыта прогнозирования временных рядов, в большинстве случаев целевое значение зависит не только от исторических значений или временных характеристик.Это означает, что мы должны найти и использовать дополнительные данные или разработать новые функции на основе нашего существующего набора данных. Например, в одном из наших проектов у нас были хорошие прогнозы для большей части нашего набора тестов, но некоторые периоды времени имели гораздо большую ошибку. Мы провели дополнительные исследования и выяснили, какие дополнительные факторы могли повлиять на такое поведение. Добавив их в нашу модель, мы исправили эти ошибки и повысили общую точность наших прогнозов», — объясняет специалист по данным.

Hopper — еще одно популярное приложение с возможностью прогнозирования цен.Hopper помогает пользователям в планировании поездки, рекомендуя лучшее время для бронирования рейса или проживания по самой низкой цене. Хоппер анализирует исторические данные, чтобы спрогнозировать будущие цены на авиабилеты и гостиничные номера на шесть месяцев вперед, а также делает вывод, следует ли путешественнику «купить сейчас» или подождать более выгодного предложения. Проживание и авиабилеты можно забронировать прямо через приложение.

Прогноз цен на авиабилеты в приложении Hopper

Он постоянно отслеживает цены и отправляет оповещения, когда доступны выгодные предложения или ожидается повышение цен.Компания утверждает, что точность прогнозов составляет 95 процентов. На данный момент путешественники могут искать недвижимость в Нью-Йорке. Тем не менее, 10 дополнительных рынков будут доступны в ближайшее время.

Google следует той же логике и предоставляет рекомендации по наилучшему времени для бронирования авиабилетов и прогнозы движения цен для выбранного пункта назначения и даты в рамках своего туристического сервиса Flights. «Используя машинное обучение и статистический анализ исторических данных о рейсах, Flights отображает подсказки под вашими результатами поиска, и вы можете прокручивать их, чтобы выяснить, когда лучше всего бронировать рейсы», — сообщает компания в своем блоге.Таким образом, пользователи могут узнать, будут ли цены на конкретные даты поездки выше или дешевле «нормальных», будут ли стабильные тарифы снижаться или нет.

Советы по Google Flights. Источник: Блог Google

Те, кто ищет отели через поисковик, могут увидеть похожие советы по стоимости номеров. Пользователи также могут узнать, является ли конкретная область более загруженной, чем обычно, из-за предстоящих фестивалей, конференций или праздников.

Учитывая приведенные выше примеры, можно сделать вывод, что решения по прогнозированию цен в индустрии путешествий и гостеприимства выгодны только конечным клиентам.Но компании, которые предоставляют эту услугу, также могут извлечь выгоду, потому что прогнозы цен повышают вовлеченность пользователей.

Недвижимость: прогнозирование цен на недвижимость для агентов, инвесторов и покупателей

Мировой рынок инвестиций в недвижимость продолжает расти. Согласно последнему отчету Morgan Stanley Capital International (MSCI) о размере рынка недвижимости, рынок вырос на 15%, с 7,4 трлн долларов в 2016 году до 8,5 трлн долларов в 2017 году. На рынок влияет множество глобальных факторов и их взаимосвязь друг с другом. , что приводит к колебаниям цен.

Факторы, влияющие на спрос и цены на недвижимость: экономическая и политическая ситуация, процентные ставки, изменение климата, цены на товары

Экономическое здоровье. Цена на недвижимость коррелирует с общим состоянием экономики. Для оценки состояния экономики используются такие экономические показатели, как валовой внутренний продукт (ВВП), производственная активность, индекс потребительских цен (ИПЦ), уровень занятости и безработицы. Например, в районах или странах с растущим уровнем безработицы покупательная способность падает, как и стоимость недвижимости.

Процентные ставки. Поскольку многие предприниматели и потребители не могут платить авансом за недвижимость, ипотечные/процентные ставки оказывают большое влияние на цены на эти активы. Когда процентные ставки падают, покупательная способность возрастает. Затем растущий спрос на недвижимость оказывает повышательное давление на цены.

В этом контексте стоит упомянуть пузырь на рынке жилья в США в 2007 году. Из-за очень низких процентных ставок, доступных кредитов и спекуляций спрос и цены взлетели до небес.В конце концов, спрос начал снижаться, а предложение продолжало расти, и цены резко упали. С 2007 по середину 2010 года цены на жилье упали более чем на 30 процентов.

Политические потрясения. Политическая нестабильность является еще одним фактором, который заставляет иностранных и международных инвесторов сомневаться в покупке этих основных средств. В результате продавцы вынуждены снижать цены. Например, цены на жилье в Лондоне снизились на 0,7% с начала 2018 года по июнь 2018 года из-за неопределенности, связанной с Brexit.В то же время в других частях Великобритании ситуация может быть иной. Стоимость недвижимости по всей Великобритании продолжала расти: цены на дома в Шотландии выросли на 4,8 процента.

Изменения цен на жилье в 2018 году в Великобритании. Источник: Financial Times

Изменение климата. Климат и суровые погодные изменения являются одними из экологических аспектов, на которые предприниматели обращают внимание при оценке экономической целесообразности добавления той или иной недвижимости в свой портфель.Такие риски могут негативно сказаться на инвестиционной привлекательности и, следовательно, на стоимости объектов недвижимости. Авторы отчета ESG Trends to Watch в 2019 году от MSCI считают, что цены на недвижимость, расположенную в прибрежных районах с риском наводнений, могут отставать или падать по сравнению со стоимостью недвижимости в менее подверженных наводнениям внутренних зонах.

Кроме того, цены на строительные материалы и товары могут увеличить стоимость жилья.

Прочие влияющие факторы. Помимо основных тенденций и различных аспектов, влияющих на стоимость имущества, ряд характеристик (особенностей, атрибутов) и местных факторов определяют стоимость имущества, главными из которых являются конкретное местоположение и общая площадь. Как гласит старая поговорка: « В сфере недвижимости важны три вещи: местоположение, местоположение и еще раз местоположение». Безусловно, количество спален, качество строительства, наличие кухонной техники, расстояние до остановок общественного транспорта, магазинов, ресторанов, оздоровительных центров, парков, больниц и т.д., может все повлиять на цены.

Подводя итог, можно сказать, что стоимость недвижимости может зависеть от глобальных и местных факторов, влияющих на рынок недвижимости и его более специфические характеристики.

Проблемы прогнозирования цен на недвижимость: человеческий фактор, плохое качество данных

К сожалению, некоторые факторы остаются непредсказуемыми, какие бы методики ни использовали специалисты. И именно человеческое поведение усложняет прогнозирование.

Марк О’Нил, менеджер по продукту REALas (приобретен банковской группой ANZ), австралийского стартапа, предоставляющего услуги прогнозирования цен для покупателей жилья, отмечает, что человеческий фактор на рынке — одна из проблем, с которыми сталкивается проектная группа. «Мы не можем предсказать вариативность и эмоциональную сторону покупки дома. Личные обстоятельства продавца, покупателя и других участников аукциона могут сыграть огромную роль в окончательной цене продажи. Чтобы решить эту проблему, мы пытаемся включить как можно больше прокси [индикаторов] для факторов спроса и предложения. Одним из примеров может быть то, что если дом продается более 9 месяцев, есть большая вероятность, что он не будет продаваться по цене выше рыночной».

Еще одной серьезной проблемой является низкое качество данных, добавляет Марк: «Не существует единого источника достоверных данных о свойствах, и многие входные данные основаны на ручном, часто неправильном вводе данных в источнике.Мы не знаем, был ли дом отремонтирован, правильно ли указан размер земли или цена продажи. Этот аспект требует, чтобы мы потратили много времени на очистку и разработку наших данных и моделей, чтобы убедиться, что наши прогнозы не учитываются на неверных входных данных».

Продавцы также могут забыть обновить цены на недвижимость на онлайн-рынках или установить их ниже рыночной стоимости, чтобы быстрее найти новых жителей. Так что возможны разные сценарии, при которых продавцы могут предоставлять данные, не отражающие реального положения вещей на рынке.

Подходы к прогнозированию цен в сфере недвижимости: ансамбли деревьев регрессии показывают наилучшие результаты

Прогноз цен на жилую недвижимость с ML. REALas прогнозирует цены примерно на 90 процентов жилой недвижимости, которая в настоящее время продается по всей Австралии. Итак, мы не говорим о долгосрочных прогнозах. Пользователям необходимо ввести почтовый индекс, пригород, адрес или несколько деталей одновременно, чтобы увидеть недвижимость с ориентировочными ценами на карте.

Услуга не стоит ни копейки ни для покупателей, ни для продавцов, ни для агентов, отмечает Марк. «Наши данные поступают от поставщика, который имеет доступ к ряду порталов по недвижимости и данным, которые мы можем использовать для бесплатного предоставления прогнозов. Наша миссия — предоставлять объективную информацию покупателям жилья, чтобы помочь им приобрести дом, и мы не можем этого сделать, если работаем на стороне продавца на рынке».

Прогностические модели, лежащие в основе решения, анализируют широкий спектр данных о ценах и колебаниях, таких как тенденции в районах, типах недвижимости и других рыночных факторах. «Поскольку Австралия такая большая и разнообразная, можно утверждать, что каждый штат сам по себе является рынком, и каждый из этих рынков ведет себя по-разному.Наши модели должны различать изменения и тенденции в штате и регионе», — добавляет О’Нил.

Сервис прогнозирует цены на выставленные на продажу дома и предоставляет основную информацию о свойствах. Источник: Авосет

Эксперт подчеркивает важность разработки признаков для построения моделей, которые не слишком сложны, но при этом способны давать точные результаты. «Когда дело доходит до рынков жилья, необходимо учитывать множество факторов и тенденций, влияющих на цену недвижимости, и мы должны быть осторожны с тем, сколько из них мы учитываем в наших моделях.Во многих случаях одна функция может дать вам то же значение, что и 20 других вместе взятых, с гораздо меньшим уровнем шума».

Чтобы прогнозы отражали рыночные изменения, специалисты по данным переобучают, тестируют и повторно развертывают модели, чтобы оставаться в курсе текущих условий в каждой области.

Вот еще один пример того, как методы машинного обучения могут применяться для оценки или прогнозирования цен на отдельные объекты с целью оценки их инвестиционной привлекательности. Исследователи из Испании построили прогностические модели, используя четыре различных метода (ансамбли деревьев регрессии, k-ближайших соседей, машины опорных векторов для регрессии и многослойные персептроны), чтобы выяснить, какая архитектура модели демонстрирует наибольшую точность.

Авторы использовали листинговые данные об объектах недвижимости, расположенных в одном из районов Мадрида, собранные в период с 1 июля по 31 декабря 2017 г. Были известны атрибуты объектов недвижимости.

Путем обучения и оценки модели ученые обнаружили, что модели, состоящие из ансамблей деревьев регрессии, предсказывают цены с наивысшей степенью точности. «В количественном выражении мы обнаружили, что наименьшая средняя абсолютная ошибка составляет 338 715 евро, а наилучшая медианная абсолютная ошибка — 94 850 евро», — сообщают исследователи . Хотя эти ошибки можно считать значительными с точки зрения финансовых вложений, они относительно невелики, учитывая тот факт, что данные о листинге включают только недвижимость стоимостью более 1 миллиона евро. «При сравнении средней и медианы абсолютных ошибок со средним значением и медианой распределения цен получаются относительные ошибки 16,80 и 5,71% соответственно». Авторы также отмечают, что следующие ошибки доказывают, что использование более сложных алгоритмов машинного обучения лучше, чем модель линейной регрессии, поскольку ошибки значительно меньше.

Средняя абсолютная ошибка для различных реализаций модели. Источник: Прикладные науки

Авторы предполагают, что такая большая разница между средней и средней абсолютной ошибкой может быть вызвана выбросами в данных — значениями, которые значительно отклоняются от остального распределения. Поэтому специалисты по данным должны уделять много времени и усилий подготовке обучающих наборов данных, чтобы впоследствии получить более качественные модели.

В качестве одного из предложений для будущей работы исследователи считают, что было бы интересно использовать данные временных рядов для моделирования, поскольку это может значительно повысить эффективность прогнозирования модели.

Все участники рынка будут использовать прогнозы цен для принятия обоснованных решений. Девелоперы и инвесторы могут оценить ожидаемую окупаемость инвестиций в активы, потенциальные арендодатели могут выбрать подходящее время покупки, найти недвижимость с характеристиками (площадь, размер и т.д.), отвечающими их потребностям. Оценщики недвижимости могут использовать прогнозы будущих цен, чтобы решить, информировать ли ипотечных кредиторов о ценовых тенденциях (падение, стабильность или рост) на дома в определенных районах.Агенты по недвижимости, представляющие продавцов или покупателей, и сами продавцы недвижимости также могут извлечь выгоду из прогнозов цен.

Прогнозирование цен на акции: споры и попытки

Нет точного ответа на вопрос, является ли машинное обучение эффективным методом прогнозирования курса акций. Некоторые трейдеры отметили, что машинное обучение полезно для автоматической торговли. Например, машинное обучение может помочь пользователям определить трендовые акции или определить, какой бюджет выделить на акции.Однако эти алгоритмы могут потерпеть неудачу в прогнозировании цен на акции. Но тем не менее специалисты по данным ищут методы, которые могут обеспечить надежные результаты прогнозирования.

Факторы, влияющие на биржевые цены: результаты и перспективы компании, инфляция, тенденции, экономическая и политическая ситуация и др.

На цены акций влияет множество факторов. Эти факторы относятся к трем группам: технические факторы, фундаментальные факторы и рыночные настроения.

Фундаментальные факторы. Основы описывают деятельность компании и ожидания в отношении ее будущего развития. Такие показатели, как прибыль на акцию [сумма прибыли, распределяемая на каждую обыкновенную акцию], дивиденды на акцию и денежный поток на акцию, используются для оценки текущей прибыльности компании. Ожидаемый рост базы доходов и ставка дисконтирования [используется для определения текущей стоимости будущего потока доходов], указывающая на риск и инфляцию, используются для оценки будущих перспектив компании.

Технические факторы. Это внешние условия, от которых зависят спрос и предложение на акции компании. Сила рынка и его участников, инфляция и дефляция (могут вызвать снижение цен на акции), экономическая и политическая ситуация, демография, тенденции и ликвидность должны учитываться при прогнозировании движения цен на акции. Цены и спрос на заменители (другие группы ценных бумаг, такие как государственные и корпоративные облигации, иностранные акции, недвижимость или товары) и случайные сделки также являются влиятельными факторами.

Настроение рынка. Рыночные настроения отражают психологию участников рынка (как на коллективном, так и на индивидуальном уровне). Настроения рынка — предмет изучения поведенческих финансов, области поведенческой экономики. В частности, специалисты по поведенческим финансам изучают психологические предубеждения (ментальные ярлыки), вызывающие иррациональные инвестиционные решения, которые, в свою очередь, могут вызывать взлеты и падения цен на акции. Пузырь на рынке жилья, о котором мы упоминали ранее, является следствием таких нелогичных инвестиционных решений.

Подходы к прогнозированию курса акций

Поведенческие финансы предлагают гипотезу эффективного рынка (EMH), согласно которой цена акции отражает всю доступную информацию, и она всегда торгуется по справедливой цене. Делая прогнозы цен на фондовом рынке, вы в основном соглашаетесь с этой спорной гипотезой, так как вам приходится анализировать открытые источники данных и исходить из предположения, что эти источники влияют на цены акций.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли изучили взаимосвязь между еженедельными изменениями цен на акции и новостями/событиями из онлайн-источников.Они объединили анализ временных рядов с информацией из Google Trends и веб-сайтов Yahoo Finance для прогнозирования цен на акции. Они использовали как фундаментальные, так и технические пятилетние данные о ценах на акции Apple Inc (с первой недели сентября 2007 г. до последней недели августа 2012 г.). «Наши фундаментальные данные представлены в виде новостных статей и мнений аналитиков, тогда как наши технические данные представлены в виде исторических цен на акции», — говорят исследователи данных.

После применения модели ARMA для анализа временных рядов исследователи предложили алгоритм для анализа онлайн-новостей, связанных с акциями AAPL, который «потенциально может превзойти традиционный анализ временных рядов в прогнозировании цен на акции.

Другая исследовательская группа поделилась своими выводами на 15-й конференции по надежным, автономным и безопасным вычислениям. Они предлагают использовать StockTwits, платформу социальных сетей для инвесторов, чтобы делать прогнозы на основе анализа настроений и таких факторов, как лайки автора, количество подписчиков и предыдущие выводы об изменениях акций. Созданные ими модели выбирают наиболее релевантные посты с прогнозами цен на акции и строят на их основе прогнозы. Этот интересный метод позволил достичь в среднем 65-процентной точности.В других попытках рассматривалось использование финансовых данных только для краткосрочных (15-30 дней) прогнозов для стабильных акций, которые потенциально могли дать прирост около 4,35%.

Тем не менее, прогнозирование цен на акции по-прежнему является спорной темой, и существует очень мало общедоступных источников, доказывающих реальную эффективность прогнозов цен на основе машинного обучения в масштабах бизнеса.

Заключение

Прогноз цен может быть полезен как для бизнеса, так и для клиентов. Это может облегчить принятие решений в повседневных операциях и/или долгосрочном планировании.Кроме того, инструменты прогнозирования цен мотивируют пользователей взаимодействовать с брендом или оценивать предложения разумно потратить свои деньги.

Прогнозирование цен требует, чтобы аналитик данных или ученый приобрел знания в предметной области: они должны понимать, какие факторы влияют на спрос на продукты, товары или услуги. Эти факторы могут включать в себя сезонность, праздники, интенсивность повседневной и еженедельной деятельности, политическую и экономическую ситуацию в интересующей стране или регионе, изменения погоды и климата, расходы на содержание инфраструктуры и многие другие.Также важно знать, какие методы маркетинга, управления доходами или проведения торгов используют участники рынка.

Еще одним залогом успеха являются актуальные и качественные данные. Специалисты должны собирать достаточно данных для построения, обучения и тестирования прогностических моделей, а также для разработки и поддержания общей стратегии управления данными. Поэтому выбор метода и приемов зависит от типа данных.

Фото Джонатана Петерссона на Unsplash

Статей | Часто задаваемые вопросы: прогнозирование и корректировка

Примечание: Этот FAQ относится к Stata 9 и более ранним версиям Stata.

В чем разница между прогнозированием и корректировкой?

Титул   Предсказать и скорректировать
Автор Брайан П. Пои, StataCorp

Многие люди писали техническому персоналу, спрашивая о различиях. между предсказать и настроить . В этом FAQ я представляю простой пример использования автоматического набора данных. Это по никоим образом не заменяет Справочное руководство записи для регулировки или предсказывать.Скорее всего, вы их уже читали. Если нет, то это была бы хорошая идея.

Для начала загрузим auto.dta набор данных и регресс миль на галлон против вес, длина, и зарубежные:

  . sysuse авто 
(Автомобильные данные 1978 г.)
    
  . регресс миль на галлон вес длина иностранный 

      Источник | SS df MS Количество наблюдений = 74
----------------------------+------------------------------ F( 3, 70) = 48,10
       Модель | 1645.2889 3 548,429632 Prob > F = 0,0000
    Остаток | 798,170563 70 11,4024366 R-квадрат = 0,6733
----------------------------+------------------------------ Adj R-квадрат = 0,6593
       Итого | 2443,45946 73 33,4720474 СКО корня = 3,3767

-------------------------------------------------- ----------------------------
         миль на галлон | Коэф. стандарт Ошиб. т П>|т| [95% конф. интервал]
----------------------------+------------------------------------ ----------------------------
      вес | -.0043656 .0016014 -2,73 0,008 -.0075595 -.0011718
      длина | -.0827432 .0547942 -1,51 0,136 -.1920267 .0265403
     иностранный | -1,707904 1,06711 -1,60 0,114 -3,836188 .4203806
       _против | 50,53701 6,245835 8,09 0,000 38,08009 62,99394
-------------------------------------------------- ----------------------------
 

Затем вычислите линейный прогноз зависимой переменной и суммируйте это от rep78:

  .предсказать yhat, xb
        
. tabstat yhat, статистика (среднее) по (rep78) 
        
Резюме для переменных: yhat
     по категориям: rep78 (Repair Record 1978)

   представитель78 | иметь в виду
---------+----------
       1 | 21.36511
       2 | 19.39887
       3 | 19.

4 | 21.86001 5 | 24.91809 ---------+---------- Итого | 21.20081 --------------------

Сравните это с тем, что мы получим, если воспользуемся настроить команду:

  . настроить, с помощью (rep78) 

-------------------------------------------------- --------------------------
     Зависимая переменная: mpg Команда: регресс
   Переменные оставляем как есть: вес, длина, иномарка
-------------------------------------------------- --------------------------
    
----------------------
Ремонт |
Запись |
1978 | хб
----------+-----------
        1 | 21.3651
        2 | 19.3989
        3 | 19,9118
        4 | 21,86
        5 | 24.9181
----------------------
     Ключ: xb = линейное предсказание
 

Результаты такие же! Когда вы используете настроить команду без указания каких-либо переменных, это просто суммирует линейные предсказания регрессии представитель78. Предположим, что вместо этого я набрал

  . отрегулировать внешний, по (rep78) 
        
    -------------------------------------------------- --------------------------
         Зависимая переменная: mpg Команда: регресс
       Переменные оставляем как есть: вес, длина
      Ковариата имеет значение: иностранный = .30434781
    -------------------------------------------------- --------------------------
    
    ----------------------
    Ремонт |
    Запись |
    1978 | хб
    ----------+-----------
            1 | 20,8453
            2 | 18.8791
            3 | 19,5628
            4 | 22.1942
            5 | 25,7957
    ----------------------
         Ключ: xb = линейное предсказание
 
Ключом к пониманию того, что здесь произошло, являются две строки в верхней части выход:
       Переменные оставляем как есть: вес, длина
      Ковариата имеет значение: иностранный = .30434781
 

Для двух независимых переменных в нашей регрессии вес и длина, регулировка Ничего не сделал; он оставил их как есть. Однако при вычислении линейного прогноз миль на галлон, настройка не использовала фактический значения внешних, которые находятся в наборе данных. Вместо этого он вычислил прогноз, делая вид, что значение иностранный был 0,30434781 для каждого наблюдения в набор данных. Некоторые люди утверждают, что оценка уравнения с иностранное равное 0,304 это нонсенс, т.к. иностранец — это фиктивная переменная, которая принимает только значения 0 или 1; либо машина иномарка, либо она отечественная.На с другой стороны, можно интерпретировать результаты с помощью иностранный равный 0,304 по отношению к автомобиль, который содержит 70% отечественных запчастей и 30% импортных запчастей. Стоит ли заставить фиктивную переменную оставаться 0 или 1, когда формирование прогнозов зависит полностью в контексте модели.

Настоящая сила корректировки заключается в возможности создавать прогнозы, предполагающие определенные значения для некоторых независимых переменных. Предположим, я хочу узнать среднюю прогнозируемую экономию топлива автомобилей на rep78 в предположении, что все автомобили отечественные .С помощью Adjust это легко сделать:

  . настроить внешний = 0, с помощью (rep78) 
    
-------------------------------------------------- --------------------------
     Зависимая переменная: mpg Команда: регресс
   Переменные оставляем как есть: вес, длина
 Ковариата установлена ​​в значение: иностранный = 0
-------------------------------------------------- --------------------------

----------------------
Ремонт |
Запись |
1978 | хб
----------+-----------
        1 | 21.3651
        2 | 19.3989
        3 | 20.0826
        4 | 22.714
        5 | 26.3155
----------------------
     Ключ: xb = линейное предсказание
 

Конечно, вы можете указать более одной переменной с помощью настроить, и вы можете установить некоторые переменные в значения, которые вы указываете, и другие переменные, установленные в их средние значения. Например, сейчас Я хочу знать средний расход топлива по rep78 в предположении, что все автомобили отечественные и все машины одинаковые (средние) длина. понятия не имею какой средний длина машин есть, так что дам настроить понять это:

  .настроить внешнюю = 0 длину, с помощью (rep78) 

-------------------------------------------------- --------------------------
     Зависимая переменная: mpg Команда: регресс
    Переменная оставлена ​​как есть: вес
  Ковариата имеет значение: длина = 188,28986
 Ковариата установлена ​​в значение: иностранный = 0
-------------------------------------------------- --------------------------

----------------------
Ремонт |
Запись |
1978 | хб
----------+-----------
        1 | 21.4239
        2 | 20.3161
        3 | 20.5551
        4 | 22.428
        5 | 24,8172
----------------------
     Ключ: xb = линейное предсказание
 

Как показано в верхней части вывода, отрегулируйте набор длина равна его среднему значению 188.28986, и он устанавливает иностранный равным 0 как мы просили. Поскольку мы попросили, чтобы результаты были сведены в таблицу на основе rep78, среднее значение длина вычислялась с использованием только 69 наблюдения, для которых rep78 не отсутствует. 5 наблюдений с отсутствующим rep78 полностью игнорируются настроить, даже если они использовались в оригинале регресс.

На самом деле настройка — это просто интерфейс для прогнозирования, и это полезно для работы через механику примера, чтобы проиллюстрировать это. Предыдущая таблица результатов можно было бы получить следующим образом:

  . сохранять
    
. суммировать длину, если rep78<., только в виду
    
. заменить длина = r (среднее) 
длина была in теперь float
(внесено 74 реальных изменения)
    
  . заменить иностранный=0 
(внесено 22 реальных изменения)
    
  . предсказать yhat2, xb

.tabstat yhat2, статистика (среднее) по (rep78) 
    
Резюме для переменных: yhat2
     по категориям: rep78 (Repair Record 1978)

   представитель78 | иметь в виду
---------+----------
       1 | 21.42387
       2 | 20.31609
       3 | 20.55511
       4 | 22.42796
       5 | 24.81715
---------+----------
   Итого | 21.7206
--------------------

  . восстановить 
 

Преимущество настройки в том, что нам не нужно сохранить наши данные, обобщить и заменить их, а затем вызвать табстат себя.

Предсказывать обменные курсы сложно. Может ли помочь смахнуть пыль со старой техники?

В то время как за 100 долларов вы можете купить, скажем, долю в 10 000 иен в японской компании, стоимость ваших инвестиций в долларах США будет колебаться в соответствии с обменным курсом между иеной и долларом, который постоянно меняется. Таким образом, если бы можно было предсказать колебания обменного курса, инвесторы могли бы улучшить сроки своих иностранных инвестиций и получить более высокую прибыль.

Несмотря на десятилетия исследований, экономисты до сих пор не нашли надежный способ прогнозирования обменных курсов.Лучший метод, называемый «случайным блужданием», предполагает использование сегодняшнего обменного курса для прогнозирования будущих обменных курсов. «Это лучший метод, но паршивый», — говорит Серджио Ребело, профессор финансов в Kellogg.

Теперь Ребело и его коллеги Мартин Эйхенбаум из Северо-Западного университета и Бенджамин К. Йоханнсен из Федеральной резервной системы придумали кое-что получше. Они обнаружили, что номинальный обменный курс между двумя валютами — например, количество японских иен, эквивалентное одному доллару США.доллар США — изменяется предсказуемо в соответствии со стандартным экономическим показателем, называемым «реальным обменным курсом». Этот индикатор сравнивает цены на товары в двух разных странах. Например, если один доллар равен 100 иенам, а апельсин стоит 1 доллар в США и 100 иен в Японии, «реальный обменный курс» между двумя странами равен 1, потому что цена апельсина в долларах одинакова в США. две страны.

Ребело и его коллеги обнаружили, что изменения реального обменного курса приводят к предсказуемым изменениям номинального обменного курса.Улов? Этот метод прогнозирования не работает в краткосрочной перспективе. «Вы можете прогнозировать номинальный обменный курс только на три-десять лет, не раньше». — говорит Ребело.

Хотя эта среднесрочная и долгосрочная предсказуемость не изменит способ ведения бизнеса краткосрочными валютными спекулянтами, она может оказать большое влияние на сроки прямых иностранных инвестиций. «Когда вы инвестируете в другую страну, вы будете там 20 или 30 лет, если не дольше», — говорит Ребело. «Наш метод значительно превосходит случайное блуждание на средних и длинных горизонтах, а именно на таких горизонтах, которые важны для бизнеса.

Что определяет реальный обменный курс?

Реальный обменный курс можно рассчитать с помощью простой математики: если вы возьмете соотношение цен на один и тот же товар в двух странах и умножите на номинальный обменный курс, вы получите реальный обменный курс.

Идея о том, что реальный обменный курс предсказывает будущие колебания валюты, не нова. Два десятилетия назад исследователи заметили прогностическую связь, но последующие исследования показали, что она загадочно ненадежна.В некоторых странах реальный обменный курс мог предсказать номинальный обменный курс на три-десять лет вперед, но в других странах эти два значения не показали никакой связи. «Итак, исследователи пришли к выводу, что результаты не были надежными, и отказались от этой идеи», — говорит Ребело.

Сегодня, имея данные еще за несколько десятилетий, авторы надеялись получить более глубокое понимание предсказательной силы реального обменного курса.

Получить данные о номинальных обменных курсах и ценах было несложно: Ребело и его сотрудники получили данные из базы данных Международной финансовой статистики Международного валютного фонда, собрав номинальные обменные курсы и цены в 23 странах в период с 1973 по 2008 год.

Денежно-кредитная политика и предсказуемость обменного курса

Благодаря большому количеству исторических данных Ребело и его сотрудники обнаружили две причины недостаточной надежности прогнозирующих способностей.

Во-первых, они обнаружили, что реальный обменный курс только предсказывает номинальный курс в валютах стран с плавающим обменным курсом, что означает, что цена валюты страны в долларах (например, один доллар за 100 иен) может колебаться (или «плавающий») в зависимости от спроса и предложения.Например, при таком типе режима, когда американцы требуют больше иены, иена будет стоить больше в долларах, и японское правительство не будет вмешиваться, чтобы предотвратить это повышение.

Во-вторых, центральные банки двух стран должны проводить политику таргетирования инфляции. То есть страна должна быть готова корректировать процентные ставки, чтобы удерживать уровень инфляции около целевого значения, например двух процентов в год.

Реальный обменный курс — это то, что экономисты называют «стационарным рядом».«Когда он высок, он имеет тенденцию к снижению, а когда он низкий, он имеет тенденцию к росту», — объясняет Ребело. Однако для внесения этих поправок обычно требуется от трех до десяти лет, поэтому реальный обменный курс бесполезен для прогнозирования номинального обменного курса в краткосрочной перспективе. «Но это прекрасно работает для долгосрочных прогнозов», — говорит Ребело.

Этот стационарный характер реального обменного курса также является ключом к его предсказательной способности. В странах, проводящих политику таргетирования инфляции, возвращение реального обменного курса к среднему значению происходит за счет изменения номинального обменного курса.(Например, если товары в Японии стоят значительно дороже, чем в США, номинальный обменный курс иены к доллару будет постепенно корректироваться до тех пор, пока реальный обменный курс не достигнет своего «нормального» уровня.) В результате текущий реальный обменный курс предсказывает будущий номинальный обменный курс.

Большинство стран с развитой экономикой начали переходить к плавающим обменным курсам после того, как в 1973 году США отделили стоимость доллара от золота. В последние десятилетия таргетирование инфляции также стало довольно распространенным явлением: Канада, Германия и Великобритания приняли его в 1990-х годах; Соединенные Штаты официально начали таргетировать инфляцию только в 2012 году, но неофициально делают это с 1986 года.

Эта многолетняя тенденция в денежно-кредитной политике стран дала Ребело и его соавторам сценарии «до и после» для дальнейшей проверки того, могут ли реальные обменные курсы предсказывать номинальные обменные курсы.

Например, в 1999 г. Бразилия приняла денежно-кредитную политику, нацеленную на инфляцию, и плавающий обменный курс своей валюты. Данные Ребело показывают, что в период с 1982 по 1999 год не было корреляции между текущим реальным обменным курсом Бразилии и будущими значениями номинального обменного курса.

Но после 1999 г. возникла закономерность: высокие или низкие значения реального обменного курса для Бразилии сопровождались корректировками стоимости бразильской валюты. В 2011 году реальный обменный курс между Бразилией и США был самым высоким за 30 лет, но к 2016 году он снова снизился до среднего уровня. И действительно, номинальный обменный курс снизился примерно на 60 процентов в период между 2011 и 2016 годами. одним из факторов успеха или неудачи этих инвестиций является выбор времени, когда речь идет об обменном курсе.

«Инвестиции в иностранной валюте — будь то в землю, оборудование или акции — сделанные по высокому реальному обменному курсу, скорее всего, со временем упадут в долларовом выражении из-за обесценивания иностранной валюты», — объясняет он. По той же логике, иностранные инвестиции, когда реальный обменный курс необычно низок, «будут дуть вам в спину, потому что долларовая стоимость активов со временем будет улучшаться».

Однако Ребело напоминает инвесторам, что это эмпирическое правило применимо только к странам с плавающим обменным курсом и монетарной политикой, нацеленной на инфляцию.Хотя это относится к большинству развитых стран, оно исключает такие страны, как Китай, в которых нет плавающих обменных курсов.

Ребело считает, что изучение реальных обменных курсов должно стать стандартом при оценке иностранных инвестиций. «Компании тратят много времени на изучение многих аспектов зарубежных сделок, но часто они не смотрят на реальный обменный курс», — говорит он. Он предупреждает, что это упущение неразумно, поскольку «реальный обменный курс является важным предиктором того, какую стоимость создаст сделка.

Прогнозирование цен на акции с помощью линейной регрессии в Python

Предсказывать цены акций в Python с помощью линейной регрессии очень просто. Поиск правильной комбинации функций, чтобы сделать эти прогнозы прибыльными, — это совсем другая история. В этой статье мы обучим регрессионную модель, используя исторические данные о ценах и технические индикаторы, чтобы делать прогнозы будущих цен.

Мы расскажем, как добавлять технические индикаторы с помощью пакета pandas_ta, как устранять некоторые распространенные ошибки и, наконец, отпустим нашу обученную модель с базовой торговой стратегией, чтобы оценить ее прогностическую силу.В этой статье основное внимание уделяется реализации модели LinearRegression scikit-learn и предполагается, что читатель обладает базовыми практическими знаниями языка Python.

Основные моменты

  • Мы загрузим исторические данные о ценах в Pandas DataFrame и добавим технические индикаторы для использования в качестве функций в нашей модели линейной регрессии.
  • Мы будем извлекать из DataFrame только те данные, которые собираемся использовать.
  • Мы рассмотрим некоторые распространенные ошибки в обработке данных перед обучением нашей модели и покажем, как простое «изменение формы» может устранить надоедливое сообщение об ошибке.
  • Мы обучим простую модель линейной регрессии, используя 10-дневную экспоненциальную скользящую среднюю в качестве предиктора цены закрытия.
  • Мы проанализируем точность нашей модели, нанесем результаты на график и рассмотрим величину наших ошибок
  • Наконец, мы запустим смоделированную торговую стратегию, чтобы увидеть, какую прибыль мы можем получить, используя прогностическую силу нашей модели. Спойлер: получилось очень даже прилично!

Введение

Линейная регрессия используется в бизнесе, науке и практически в любой другой области, где уместны предсказания и прогнозирование.Это помогает определить отношения между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Простая линейная регрессия определяется с помощью функции для прогнозирования результата. Это то, что мы будем делать здесь.

Прогнозирование фондового рынка является привлекательным применением линейной регрессии. Современные пакеты машинного обучения, такие как scikit-learn , позволяют реализовать этот анализ с помощью нескольких строк кода. Звучит как легкий способ заработать деньги, не так ли? Ну, не обналичивайте свои 401k просто еще .

Несмотря на простоту реализации этих анализов, выбор признаков, обладающих достаточной предсказательной силой для получения прибыли, является скорее искусством, чем наукой. При обучении нашей модели мы рассмотрим, как легко добавлять общие технические индикаторы к нашим данным, чтобы использовать их в качестве функций при обучении нашей модели. Давайте рассмотрим это поэтапно, начиная с получения наших исторических данных о ценах.

Примечание : Информация в этой статье предназначена только для информационных целей и не является финансовым советом.См. нашу финансовую отчетность для получения дополнительной информации.

Шаг 1. Получите исторические данные о ценах

Для начала нам нужны данные. Это будет в виде исторических данных о ценах на Tesla Motor ($ TSLA). Я получаю это как прямую загрузку .csv с веб-сайта Finance.yahoo.com и загружаю его в память как фрейм данных pandas.

 импортировать панд как pd

# Загрузить локальный файл .csv как DataFrame
df = pd.read_csv('TSLA.csv')

# Проверяем данные
печать (дф)

# Список записей
           Дата открытия High ... Закрыть Регулировать Закрыть Громкость
0 02.01.2020 84.

2 86.139999 ... 86.052002 86.052002 47660500 1 03.01.2020 88.099998 90.800003 ... 88.601997 88.601997 88892500 2 06.01.2020 88.094002 90.311996 ... 90.307999 90.307999 50665000 3 2020-01-07 92.279999 94.325996 ... 93.811996 93.811996 89410500 4 08.01.2020 94.739998 99.697998 ... 98.428001 98.428001 155721500 .. ... ... ... ... ... ... ... 248 24.12.2020 642.989990 666.0

... 661.770020 661.770020 22865600 249 28.12.2020 674.510010 681.400024 ... 663.6

663.6

32278600 250 29.12.2020 661.000000 669.

4 ... 665.989990 665.989990 22

0 251 2020-12-30 672.000000 696.599976 ... 694.780029 694.780029 42846000 252 2020-12-31 699,989990 718,719971 ... 705,669983 705,669983 49649900 [253 строки х 7 столбцов] # Показать некоторую сводную статистику печать (df.describe()) Открыть Высокий Низкий Закрыть Регулировать Закрыть Объем счет 253.000000 253.000000 253.000000 253.000000 253.000000 2.530000e+02 среднее 289,108428 297,288412 280,697937 289,997067 289,997067 7,530795e+07 станд 167.665389 171.702889 163.350196 168.995613 168.995613 4.013706e+07 мин 74,940002 80,972000 70,101997 72,244003 72,244003 1,735770e+07 25% 148,367996 154,9

143,222000 149,792007 149,792007 4,713450e+07 50% 244,296005 245,600006 237,119995 241,731995 241,731995 7,025550e+07 75% 421,3

430,500000 410.579987 421.200012 421.200012 9.454550e+07 макс. 699,989990 718,719971 691,119995 705,669983 705,669983 3,046940e+08

Примечание : эти данные доступны для загрузки через Github.

Шаг 2: Подготовьте данные

Прежде чем мы начнем разрабатывать нашу регрессионную модель, мы собираемся немного обрезать наши данные. Столбец «Дата» будет преобразован в DatetimeIndex, а «Adj Close» будет единственным числовым значением, которое мы сохраняем. Все остальное сбрасывается.

 # Переиндексировать данные с помощью DatetimeIndex
df.set_index (pd.DatetimeIndex (df ['Дата']), inplace = True)

# Оставить только значение Adj Close
df = df[['Корректировка закрытия']]

# Перепроверить данные
печать (дф)

             Корректировка Закрыть
Дата
2020-01-02 86.052002
2020-01-03 88.601997
2020-01-06 90.307999
2020-01-07 93.811996
2020-01-08 98.428001
... ...
2020-12-24 661.770020
2020-12-28 663.6

2020-12-29 665.989990 2020-12-30 694.780029 2020-12-31 705.669983 [253 строки x 1 столбец] # Распечатать информацию печать (фр.Информация()) <класс 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 253 записи, с 02.01.2020 по 31.12.2020. Столбцы данных (всего 1 столбец): # Столбец Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Adj Close 253 ненулевой float64 типы данных: float64(1) использование памяти: 4,0 КБ

Здесь мы видим, что наш столбец «Дата» был преобразован в DatetimeIndex с 253 записями, а столбец «Adj Close» является единственным сохраненным значением типа float64 (np.float64). Давайте построим наши данные, чтобы получить визуальную картину. того, с чем мы будем работать с этого момента.

График исторических цен $TSLA с 2020 по 2021 год. (Щелкните, чтобы увеличить)

Здесь мы видим значительный восходящий тренд, отражающий 12-месячный рост цены с 86,052002 до 705,669983. Это относительное увеличение примерно на 720%. Давайте посмотрим, не сможем ли мы разработать модель линейной регрессии, которая могла бы помочь предсказать такие восходящие тренды!

В стороне: предположения линейной регрессии и автокорреляция

Прежде чем мы продолжим, нам нужно обсудить технические ограничения линейной регрессии.Линейная регрессия требует ряда допущений, чтобы быть эффективной. Можно, конечно, применить линейную модель без проверки этих предположений, но полезные выводы вряд ли будут получены.

Одно из этих предположений состоит в том, что переменные в данных независимы. А именно, это означает, что остатки (разница между прогнозируемым значением и наблюдаемым значением) для любой отдельной переменной не связаны между собой.

Для данных временных рядов это часто является проблемой, поскольку наши наблюдаемые значения по своей природе являются продольными — это означает, что они являются наблюдаемыми значениями для одного и того же объекта, записанными последовательно.Это создает характеристику, называемую автокорреляцией, которая описывает, как переменная каким-то образом связана сама с собой (само-связана) (Chatterjee, 2012)

Автокорреляционный анализ полезен для выявления таких тенденций, как сезонность или погодные условия. Однако когда дело доходит до экстраполяции значений для прогнозирования цен, это проблематично. Вывод здесь заключается в том, что наши значения даты не подходят в качестве нашей независимой переменной, и нам нужно придумать что-то еще и использовать скорректированное значение закрытия в качестве независимой переменной.К счастью, здесь есть несколько отличных вариантов .

Шаг 3: Добавление технических индикаторов

Технические индикаторы — это расчетные значения, описывающие движение исторических ценовых данных для ценных бумаг, таких как акции, облигации и ETF. Инвесторы используют эти показатели для прогнозирования движения акций, чтобы лучше определить, когда покупать, продавать или держать.

Обычно используемые технические индикаторы включают скользящих средних (SMA, EMA, MACD), Индекс относительной силы (RSI), Полосы Боллинджера (BBANDS) и некоторые другие.Безусловно, недостатка в популярных технических индикаторах нет. Чтобы добавить наши технические индикаторы, мы будем использовать библиотеку pandas_ta. Для начала добавим к нашим данным экспоненциальную скользящую среднюю (EMA) :

.
 импорт pandas_ta

# Добавьте EMA к кадру данных, добавив
# Примечание: pandas_ta легко интегрируется в
# наш существующий фрейм данных
df.ta.ema(close='adj_close', length=10, append=True)

# Проверить данные еще раз
             adj_close EMA_10
дата
2020-01-02 86.052002 НаН
2020-01-03 88.601997 НаН
2020-01-06 90.307999 НаН
2020-01-07 93.811996 НаН
2020-01-08 98.428001 НаН
... ... ...
2020-12-24 661.770020 643.572394
2020-12-28 663.6

647.230141 2020-12-29 665.989990 650.641022 2020-12-30 694.780029 658.666296 2020-12-31 705.669983 667.212421 [253 строки x 2 столбца] <класс 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 253 записи, с 02.01.2020 по 31.12.2020. Столбцы данных (всего 2 столбца): # Столбец Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 adj_close 253 ненулевой float64 1 EMA_10 244 ненулевое число с плавающей запятой64 типы данных: float64(2)

Как видно из распечаток выше, теперь у нас есть новый столбец в наших данных под названием «EMA_10.Это наше новое рассчитанное значение, представляющее собой экспоненциальную скользящую среднюю, рассчитанную за 10-дневный период.

Примечание : библиотека pandas_ta изменит имена столбцов. Здесь мы видим столбец «Adj Close», переименованный в «adj_close». Это ожидаемое поведение, но может вызвать проблемы, если вы не знаете об этой функции.

Это отличная новость, но с одной оговоркой: первые 9 записей в наших данных будут иметь значение NaN , поскольку не было исходных значений, по которым можно было бы рассчитать EMA.Давайте посмотрим на это поближе:

 # Распечатать первые 10 записей наших данных
печать (df.head (10))

             adj_close EMA_10
дата
2020-01-02 86.052002 НаН
2020-01-03 88.601997 НаН
2020-01-06 90.307999 НаН
2020-01-07 93.811996 НаН
2020-01-08 98.428001 НаН
2020-01-09 96.267998 NaN
2020-01-10 95.629997 NaN
13.01.2020 104.972000 NaN
14.01.2020 107.584000 NaN
2020-01-15 103.699997 96.535599 

Нам нужно решить эту проблему, прежде чем двигаться дальше. Есть несколько подходов, которые мы могли бы использовать для замены значений NaN в наших данных. К ним относятся замена нулями, среднее значение для серии, заполнение из следующего доступного и т. Д. Все эти подходы стремятся заменить значения NaN некоторыми псевдозначениями.

Учитывая нашу цель прогнозирования цен в реальном мире, это непривлекательный вариант. Вместо этого мы собираемся просто удалить все строки, в которых у нас есть значения NaN, и использовать немного меньший набор данных, выбрав следующий подход:

.
 # Удалить первые n строк
дф = дф.iloc[10:]

# Просмотрите наш недавно сформированный набор данных
печать (df.head (10))

             adj_close EMA_10
дата
2020-01-16 102.697998 97.656035
2020-01-17 102.099998 98.464028
21.01.2020 109.440002 100.459660
2020-01-22 113.3 102.0
2020-01-23 114.440002 105.002715
2020-01-24 112.963997 106.450221
2020-01-27 111.603996 107.387271
2020-01-28 113.379997 108.476858
2020-01-29 116.197998 109.880701
2020-01-30 128.162003 113.204574 

Теперь мы готовы приступить к разработке нашей регрессионной модели, чтобы увидеть, насколько эффективно EMA предсказывает цену акции.Во-первых, давайте быстро взглянем на график наших данных, чтобы получить представление о том, как значение EMA зависит от скорректированной цены закрытия.

График исторических цен $TSLA с 2020 по 2021 год с наложением EMA. (Нажмите, чтобы увеличить)

Здесь мы видим, что EMA хорошо отслеживается, и что мы потеряли только немного битов наших данных на переднем фронте. Не о чем беспокоиться — у нашей линейной модели все еще будет достаточно данных для обучения!

Шаг 4: Разделение испытательного поезда

Для эффективной работы моделей машинного обучения требуется как минимум два набора данных: обучающие данные и данные тестирования .Учитывая, что новые данные могут быть труднодоступными, общий подход к созданию этих подмножеств данных заключается в разделении одного набора данных на несколько наборов (Xu, 2018).

Распространено использование восьмидесяти процентов данных для обучения и оставшихся двадцати процентов для тестирования. Это разделение 80/20 является наиболее распространенным подходом, но можно использовать и более шаблонные подходы (Guyon, 1997).

Мы начнем с разделения 80/20. Вместо того, чтобы пытаться разбить наш объект DataFrame вручную, мы просто воспользуемся функцией scikit-learn test_train_split , чтобы справиться с тяжелой работой:

 # Разделить данные на наборы для тестирования и обучения
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['adj_close']], df[['EMA_10']], test_size=.2)

# Тестовый набор
печать (X_test.describe())

          adj_close
количество 49.000000
среднее значение 272,418612
стд 140.741107
мин 86.040001
25% 155,759995
50% 205.009995
75% 408.089996
макс 639,830017

# Обучающий набор
печать (X_train.describe())

          adj_close
количество 194.000000
среднее значение 291,897732
стандарт 166.033359
мин 72.244003
25% 155,819996
50% 232,828995
75% 421,770004
максимум 705,669983
 

Мы видим, что наши данные были разделены на отдельные объекты DataFrame с ближайшим целочисленным значением строк, отражающим наше разделение 80/10 (49 тестовых выборок, 192 обучающих выборки.) Обратите внимание, что размер теста 0,20 (20%) был указан в качестве аргумента функции train_test_split .

Примечание : данные X_train , X_test , y_train и y_test являются объектами Pandas DataFrame в памяти. Это является результатом использования обозначения доступа с двойными скобками df[['adj_close']] в отличие от обозначения с одинарными скобками df['adj_close'] . Обозначение с одинарными скобками вернет объект Series и потребует изменения формы, прежде чем мы сможем перейти к нашей модели.См. этот пост для более подробной информации.

Шаг 5: Обучение модели

У нас есть данные, и теперь мы хотим посмотреть, насколько хорошо они подходят для линейной модели. Класс LinearRegression от Scikit-learn делает это достаточно просто — требуется всего 2 строки кода (не включая импорт):

 из импорта sklearn.linear_model LinearRegression

# Создать модель регрессии
модель = линейная регрессия ()

# Обучить модель
model.fit(X_train, y_train)

# Используйте модель, чтобы делать прогнозы
у_пред = модель.предсказать (X_test) 

Вот и все — наша линейная модель обучена на 194 обучающих выборках, и мы сгенерировали прогнозные значения ( y_pred ). Теперь мы можем оценить, насколько хорошо наша модель соответствует нашим данным, изучив коэффициенты нашей модели и некоторые статистические данные, такие как средняя абсолютная ошибка (MAE) и коэффициент детерминации (r2) .

Шаг 5. Проверка соответствия

Линейная модель генерирует коэффициенты для каждой функции во время обучения и возвращает эти значения в виде массива.В нашем случае у нас есть одна функция, которая будет отражена одним значением. Мы можем получить к нему доступ, используя атрибут model.regr_ .

Кроме того, мы можем использовать прогнозные значения из нашей обученной модели для расчета среднеквадратичной ошибки и коэффициента детерминации с помощью других функций из модуля sklearn.metrics . Давайте посмотрим на смесь метрик, полезных для оценки полезности нашей модели.

 из sklearn.metrics импорта mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error

# Распечатать соответствующие показатели
print("Коэффициенты модели:", model.коэфф_)
print("Средняя абсолютная ошибка:", mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print("Коэффициент детерминации:", r2_score(y_test, y_pred))

# Полученные результаты
Коэффициенты модели: [[0,94540376]]
Средняя абсолютная ошибка: 12,554147460577513
Коэффициент детерминации: 0,9875188616393644 

MAE — это среднее арифметическое абсолютных ошибок нашей модели, рассчитанное путем суммирования абсолютной разницы между наблюдаемыми значениями X и Y и деления на общее количество наблюдений.

MAE можно описать как сумму абсолютной ошибки для всех наблюдаемых значений, деленную на общее количество наблюдений.Ознакомьтесь с этой статьей Шраванкумара Хирегудара, чтобы более подробно изучить использование MAE, а также других показателей для оценки регрессионных моделей.

А пока давайте просто признаем, что чем меньше значение MAE, тем лучше, и чем ближе наш коэффициент корреляции к 1,0, тем лучше. Показатели здесь предполагают, что наша модель хорошо соответствует нашим данным, хотя MAE немного выше.

Давайте рассмотрим диаграмму наших наблюдаемых значений по сравнению с предсказанными значениями, чтобы увидеть, как это представлено визуально:

Диаграмма, показывающая наши прогнозируемые значения, наложенные на линию наших наблюдаемых значений.(щелкните, чтобы увеличить)

Похоже, это очень хорошо подходит! Учитывая наше относительно высокое значение r2, это неудивительно. Ради интереса давайте добавим несколько строк, представляющих остатки для каждого прогнозируемого значения.

Красные линии представляют собой остатки (ошибку) наших предсказанных значений (черная линия) и наших наблюдаемых значений (желтые точки). (Щелкните, чтобы увеличить)

Это не говорит нам ничего нового, но помогает концептуализировать то, что на самом деле представляет коэффициент корреляции — совокупную статистику того, насколько наши предсказанные значения далеки от фактических значений.Итак, теперь у нас есть эта линейная модель, но что она нам говорит?

Шаг 6: Интерпретация

На данный момент мы обучили модель на исторических ценовых данных, используя скорректированное значение закрытия и экспоненциальную скользящую среднюю за 10-дневный торговый период. Нашей целью было разработать модель, которая может использовать EMA любого дня (в зависимости от цены за предыдущие 9 дней) и точно предсказывать цену закрытия этого дня. Давайте запустим симуляцию очень простой торговой стратегии, чтобы оценить, насколько хорошо мы могли бы ее использовать.

Стратегия : Если наша модель предсказывает более высокую цену закрытия, чем цена открытия, мы заключаем сделку на одну акцию в этот день — покупаем на открытии рынка и продаем непосредственно перед закрытием рынка.

Ниже приводится сводка по каждому торговому дню в течение нашего периода тестовых данных:

Результаты

В течение 49 возможных торговых дней наша стратегия решила совершить 4 сделки. Эта стратегия делает два смелых предположения:

  1. Мы смогли купить акцию по точной зафиксированной цене открытия;
  2. Мы смогли продать эту акцию непосредственно перед закрытием по точной зафиксированной цене.

Применяя эту стратегию и эти предположения, наша модель принесла 151,77 доллара. Если бы наш стартовый капитал составлял 1000 долларов, эта стратегия привела бы к увеличению общего капитала примерно на 15,18%.

Недостатки

Прежде чем вы откроете свою учетную запись TD Ameritrade и начнете переводить свои 401K, давайте рассмотрим эти результаты — в конце концов, с ними довольно много проблем.

  1. Мы применяем эту модель к данным, очень близким к обучающим данным;
  2. Мы не учитываем соответствующие брокерские сборы за покупку/продажу
  3. Мы не учитываем налоги — столько, сколько ваш «обычный доход», как сказала бы IRS.

Обзор

Использование линейной регрессии для прогнозирования цен на акции — простая задача в Python, если использовать возможности библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn . Удобство библиотеки pandas_ta также невозможно переоценить — она позволяет добавить любой из десятков технических индикаторов в одну строку кода.

В этой статье мы увидели, как загружать данные, проводить тестовое обучение, разделять данные, добавлять индикаторы, обучать линейную модель и, наконец, применять эту модель для прогнозирования будущих цен на акции — с некоторым успехом!

Использование экспоненциальной скользящей средней (EMA) было выбрано несколько произвольно.Есть много других технических индикаторов, общих для алгоритмической торговли и традиционных торговых стратегий:

  1. Индекс относительной прочности
  2. Среднее среднее схождение-расхождение (MACD)
  3. Аспекты полос Боллинджера
  4. Средний дневной диапазон или средний истинный диапазон
  5. так что еще много …

Эти индикаторы можно использовать вместо EMA, вместе с ним в моделях множественной регрессии или творчески сочетать с разработкой признаков.Единственным ограничением того, как можно использовать эти индикаторы при разработке линейных моделей, является только воображение!

Ссылки

  1. Чаттерджи.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.