Tommy Tillison

Tommy Tillison é um especialista em Forex e criptografia que está na indústria há mais de 10 anos. Tem trabalhado como analista financeiro e gestor de carteiras, e actualmente é proprietário da sua própria empresa de investimento. Tommy é também um orador e autor procurado, e aparece regularmente na televisão e na rádio para partilhar os seus conhecimentos sobre o mundo das finanças.

Binary options · April 22, 2021

MODELAGEM MATEMÁTICA E ANÁLISE DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE MOEDA ADAPTATIVA

Os métodos de previsão matemática podem ser desenvolvidos com base em várias funções, séries temporais e dependências analíticas. Para modelagem matemática e previsão de mercados de câmbio, tanto a dinâmica de preços quanto seus derivativos (valores de indicadores, níveis significativos, etc.) e indicadores macroeconômicos de mercado podem atuar como insumo.

Nos modelos matemáticos para previsão de séries temporais financeiras, a dinâmica dos preços é usada como entrada. No entanto, caso contrário, trabalhe com modelos de informações de séries temporais, que são descrições de objetos originais usando diagramas, gráficos, fórmulas, desenhos etc. Um dos tipos mais importantes de modelagem de informações é a matemática, quando as descrições são formuladas na linguagem da matemática. Nesse sentido, o estudo de tais modelos é realizado utilizando métodos matemáticos.

Matematicamente, a tarefa de prever a taxa de câmbio pode ser reduzida ao problema de aproximação de funções multidimensionais e, portanto, à tarefa de construir um mapeamento multidimensional. Dependendo do tipo de variáveis ​​de saída, a aproximação das funções pode assumir a forma de classificação ou regressão. Portanto, nos modelos de previsão de taxas de câmbio, duas subtarefas principais podem ser distinguidas: 1. construção de um modelo matemático; 2º treinamento de redes especializadas que implementam a solução do problema. Como resultado do estudo da área de estudo, um modelo de previsão matemática deve ser desenvolvido, incluindo um conjunto de variáveis ​​de entrada; um método para gerar recursos de entrada e um método de treinamento para um sistema especialista.

DEPENDÊNCIAS ANALÍTICAS
Considere os recursos do modelo de previsão da taxa de câmbio com base nas dependências analíticas.

Este modelo é baseado em uma análise do mecanismo de formação da taxa de câmbio. O tipo de fórmula neste caso dependerá da natureza e do tipo de fatores de interação que afetam a formação da taxa de câmbio. O modelo é baseado na hipótese de paridade do poder de compra. Além disso, no processo de considerar sistemas econômicos reais, novos fatores serão adicionados e o modelo generalizado escolherá os principais fatores que afetam a formação da taxa de câmbio.

Melhorar a eficácia das transações de moeda de curto prazo é uma das tarefas importantes nas atividades de bancos e outros investidores que vendem e compram várias moedas em volumes significativos, tentando dar movimento às reservas gratuitas disponíveis, a fim de evitar perdas decorrentes das flutuações do mercado em troca de lucro adicional. Além disso, as operações de câmbio são realizadas com grande velocidade pela Internet, pois é muito importante entrar no mercado de câmbio com uma oferta mais cedo que a dos concorrentes. Tudo isso é parte integrante do processo contínuo de formação da estrutura ideal de reservas cambiais.

A eficácia das operações de câmbio depende substancialmente da confiabilidade das previsões de flutuações nas taxas de câmbio. É por isso que a previsão de curto prazo de taxas é de grande importância prática para as atividades operacionais de bancos e outros investidores. E a questão da possibilidade de usar métodos estatísticos para esse fim parece relevante e natural. O problema da previsão de curto prazo das taxas de câmbio usando modelos estatísticos é considerado com base no fato de que a realização bem-sucedida de transações de câmbio exige que sejam recebidas previsões de um dia. Como, por exemplo, no filme Pi, o matemático Max Cohen tenta há muitos anos encontrar e decifrar um código digital universal, segundo o qual as taxas de todas as ações de câmbio mudam. À medida que a pista se aproxima, o mundo ao redor de Max está se transformando em um pesadelo sombrio: ele está sendo perseguido por poderosos analistas de Wall Street para descobrir o código de um universo universal. Estando à beira da loucura, Max deve fazer uma escolha decisiva entre ordem e caos e decidir se é capaz de lidar com a força poderosa que sua mente engenhosa acabou de despertar. Mas isso é fantástico. Na realidade, não é um trabalho árduo, mas a linha de pensamento determina a renda do investimento, e apenas a modelagem matemática adequada pode servir para avaliar a eficácia da ideia.

MÉTODOS DE PREVISÃO ADAPTÁVEIS
É difícil traçar uma linha clara que separa os métodos de previsão adaptativa dos não adaptativos. Já a previsão pelo método de extrapolação de curvas de regressão comuns contém algum elemento de adaptação, quando a cada novo recebimento dos dados reais os parâmetros das curvas de regressão são recalculados e refinados. Após um período de tempo suficientemente grande, até o tipo de curva pode ser substituído. No entanto, aqui o grau de adaptação é muito insignificante; além disso, com o tempo, diminui com o aumento do número total de pontos de observação e, consequentemente, com a diminuição da gravidade específica de cada novo ponto na amostra.

A sequência do processo de adaptação é a seguinte. Deixe o modelo em algum estado inicial e é feita uma previsão. Quando uma unidade de tempo expira (etapamodelagem), analisamos a que distância o resultado obtido pelo modelo está do valor real da série. O erro de previsão, através do feedback, entra na entrada do sistema e é usado pelo modelo de acordo com sua lógica para alternar de um estado para outro, a fim de coordenar melhor seu comportamento com a dinâmica da série. O modelo deve responder a alterações em uma série com alterações compensatórias. Em seguida, é feita uma previsão para o próximo ponto no tempo e todo o processo é repetido. Assim, a adaptação é realizada de forma interativa com o recebimento de cada novo ponto real da série. No entanto, quais devem ser as regras para a transição de um sistema de um estado para outro, qual é a lógica do mecanismo de adaptação?

Em essência, essa questão é resolvida intuitivamente por cada pesquisador. A lógica do mecanismo de adaptação é definida a priori e depois verificada empiricamente. Ao construir um modelo, inevitavelmente damos-lhe propriedades inatas e, ao mesmo tempo, para maior flexibilidade, devemos cuidar dos mecanismos dos reflexos condicionados, que são adquiridos ou perdidos com uma certa inércia. Sua combinação é a lógica do mecanismo de adaptação. Devido à simplicidade de cada modelo individual e às limitações das informações iniciais, geralmente apresentadas por uma única série, não se pode esperar que um modelo adaptável seja adequado para prever qualquer série, qualquer variação de comportamento. Os modelos adaptáveis ​​são flexíveis o suficiente, mas você não pode contar com a versatilidade deles. Portanto, ao construir e explicar modelos específicos, é necessário levar em consideração os padrões mais prováveis ​​de desenvolvimento de um processo real e correlacionar as propriedades dinâmicas de uma série com as capacidades do modelo. É necessário estabelecer no modelo as propriedades adaptativas suficientes para rastrear o modelo para o processo real com uma determinada precisão.

Ao mesmo tempo, não se pode esperar uma auto-adaptação bem-sucedida do modelo, mais geral em relação ao necessário para refletir esse processo, porque um aumento no número de parâmetros confere ao sistema uma sensibilidade excessiva, leva ao acúmulo e agravamento das previsões dele obtidas. Assim, ao construir um modelo adaptável, é preciso escolher entre um modelo geral e um particular e, ponderando suas vantagens e desvantagens, dar preferência àquele a partir do qual o menor erro de previsão pode ser esperado. Portanto, é necessário ter um certo estoque de modelos especializados com estrutura e propriedades funcionais diversas. Para comparar possíveis alternativas, é necessário um critério de utilidade. Apesar do fato de que, no caso geral, esse critério é objeto de controvérsia, no caso de previsão de curto prazo, o erro médio da previsão quadrática é geralmente o critério reconhecido. A qualidade do modelo também é julgada pela presença de autocorrelação nos erros. Em sistemas mais desenvolvidos, o processo de tentativa e erro é realizado como resultado da análise de modificações seqüenciais no tempo e paralelas (concorrentes) do modelo [2].

PREVISÃO CURTA PREVISÃO
Informações sobre a dinâmica das taxas de câmbio dão a impressão de um movimento caótico: a queda e o crescimento das trocas se sucedem em alguma ordem aleatória. Mesmo que, por um longo intervalo de tempo, exista uma tendência, por exemplo, ao crescimento, é possível ver facilmente no gráfico que essa tendência está percorrendo os movimentos complexos das séries temporais da taxa de câmbio. A direção da série muda o tempo todo sob a influência de forças irregulares e muitas vezes desconhecidas. O objeto em estudo está totalmente exposto aos elementos do mercado mundial e não há informações exatas sobre o movimento futuro do curso. É necessário fazer uma previsão. Ao mesmo tempo, é bastante óbvio que é muito difícil prever até um sinal da taxa de crescimento. Isso geralmente é confiado a especialistas que analisam a situação atual e também tentam identificar fatores que são regularmente associados ao movimento do curso (análise fundamental). Ao construir modelos formais, eles também tentam destacar um círculo de fatores significativos e construir um indicador em sua base, mas nem especialistas nem métodos formais fornecem bons resultados estáveis ​​até o momento. Acreditamos que isso se deve, em primeiro lugar, ao fato de que, se houver realmente um círculo de fatores que influenciam a taxa de câmbio de maneira estável, seu impacto será oculto com segurança pelo componente aleatório imposto e pelas influências de controle dos bancos centrais.

Como resultado, é bastante difícil destacar esses fatores e sua influência. Portanto, é necessário considerar a previsão de curto prazo da taxa de câmbio essencialmente a tarefa de prever o movimento sequencial de uma série temporal isolada, cuja causa é principalmente o comportamento em massa de pequenos e grandes players financeiros no mercado de câmbio que compõem a maior parte das transações financeiras com moeda. Essa abordagem pode ser atribuída à análise técnica. Obviamente, um único participante no jogo de moeda é livre para mudar completamente sua estratégia arbitrariamente. No entanto, pode-se supor que o comportamento de toda a massa de participantes através dea razão de oferta e demanda que afeta a taxa de câmbio tem no período atual alguma lógica dominante definida, que é revelada pela lei de grandes números. Por exemplo, se a taxa de câmbio cair, eles poderão comprá-la, esperando uma apreciação adicional. E uma demanda tão grande por moeda realmente leva a um aumento em sua taxa de câmbio. Ou vice-versa, se após uma queda na taxa de câmbio a confiança cair e se esperar uma depreciação adicional, a oferta em massa prevalecerá e a taxa cairá ainda mais. Observe que, com essa abordagem simplificada, a própria dinâmica das séries temporais pode ser lida como um registro cronológico do comportamento em massa dos participantes no mercado de câmbio. Isso torna possível proceder a partir da própria série ao construir o modelo, sem atrair informações adicionais, e usar todos os argumentos sobre o comportamento em massa dos participantes do mercado apenas para uma interpretação qualitativa. Se fosse possível encontrar na dinâmica da série pelo menos padrões de curto prazo que são realizados com uma probabilidade de mais de 50%, isso daria motivos para contar com sucesso. Então seria possível usar métodos estatísticos para prever cursos que capturam relações mais ou menos estáveis ​​de eventos consecutivos de uma série temporal [2,4].

Nesse caso, o seguinte problema é colocado. Primeiro, descubra a aplicabilidade para a previsão de curto prazo das taxas de câmbio de qualquer método estatístico, cujo objetivo é descrever eventos ou situações recorrentes caracterizados por relacionamentos relativamente estáveis. Em segundo lugar, se métodos estatísticos são aplicáveis ​​para resolver o problema, estabeleça sua classe mais promissora, indique as características dos métodos e preste atenção especial aos mais simples deles. Em terceiro lugar, mostre resultados práticos por exemplo. Observe que as questões de previsão das taxas de câmbio sempre receberam muita atenção. Entre publicações sobre um tópico relacionado, mencionamos, por exemplo, o trabalho de K. Granger e O. Morgenstern (Granger Clive W.J., Morgenstern Oscar. Previsibilidade dos preços do mercado de ações. Massachusetts, 1970), que estuda a dinâmica dos preços das ações e fornece uma extensa bibliografia. Esta monografia conclui que, se houver alguma correlação na série desse tipo, é mais provável que exista entre taxas de crescimento adjacentes. No entanto, surge a questão de saber se estamos tentando prever flutuações completamente aleatórias nas taxas de câmbio. A resposta para esta pergunta está em um estudo especial [5].

Gann Corners – Uma Ferramenta Poderosa Única para Negociação Rentável

O V.D. Gann desenvolveu sistemas de negociação técnica com os quais ganhou uma fortuna de US $ 50 milhões.

Gann se tornou uma lenda do comércio, seu retrato em tamanho natural é visto por todos que entram no prédio da Bolsa de Valores de Nova York.

Os ângulos Gann são uma das ferramentas mais eficazes. Então, vamos olhar para eles com mais detalhes. Como eles funcionam?

Os ângulos Gann permitem identificar os níveis de entrada e saída para maximizar retornos potenciais. Vamos pensar em por que os Gann Angles funcionam dessa maneira.

A estratégia de investimento de Gann baseia-se no fato de que, estudando o passado, podemos identificar padrões que serão refletidos no futuro. Isso se aplica a qualquer sistema técnico, mas Gunn analisou diferentemente como esses padrões surgem.

Os métodos de Gann são baseados no seguinte:

  1. Preço, tempo e alcance – estes são os únicos três fatores que importam para as flutuações do mercado.
  2. Os mercados são de natureza cíclica.
  3. O movimento de preços financeiros geométricos em estrutura e funcionalidade.

Gann acreditava que as flutuações do mercado – um reflexo da natureza humana, que não muda ao longo do tempo, estudando o passado, podemos prever o futuro.

Usando ângulos gann

Gann aplicou três padrões para prever o comportamento futuro do mercado

  1. O estudo dos preços – o uso de linhas de suporte e resistência, pontos de referência e ângulos.
  2. O estudo do tempo – Um exame de datas historicamente recorrentes obtidas de uma forma natural, que Gann considerou a força motriz das flutuações do mercado.
  3. Estudo de padrões – Estudo de tendências usando linhas de tendência e reversões.

A aplicação de ângulos Gann requer prática e experiência, abaixo, vamos considerar os principais pontos que todos devem lembrar no processo de utilização dos ângulos de Gann.

Primeiro, determine as unidades de tempo.

Uma maneira de determinar as unidades de tempo é estudar os gráficos e considerar as distâncias dentro das quais flutuações de preços significativas ocorrem.

Teste os cantos e observe como eles funcionam.

Um período intermediário de tempo (1-3 meses), como regra, produz o maior número de padrões exatos e é o período de tempo para negociação.

Em segundo lugar, o comerciante deve determinar os pontos superior e inferior a partir dos quais será necessário desenhar as linhas Gann.

Aqui você pode usar níveis de Fibonacci ou pontos de articulação para obter uma imagem mais precisa. Gann então examinou “vibrações” ou “flutuações de preços”.

No final, você deve saber qual padrão aplicar:

Os padrões mais comuns são 1×1, 1×2 e 2x e isso é uma grande diferença na inclinação da linha.

1×2 – metade do declive de 1×1.

Os números indicam o número de unidades e a inclinação da linha.

Os comerciantes precisam seguir padrões para negociar com sucesso.

A inclinação será direcionada para baixo ou para cima e para a direita do ponto superior ou para a direita se for o ponto inferior.

Sempre procure por padrões repetidos em gráficos.

As teorias de Gann são baseadas em flutuações cíclicas no mercado, portanto, quanto mais fácil for identificar padrões, maior a probabilidade de serem usados ​​para gerar lucro.

Usando Gann Angles for Profit

Os ângulos Gann são uma ótima ferramenta para prever os níveis de suporte e resistência.

Naturalmente, muitas outras técnicas aplicam níveis de suporte e resistência, no entanto, os ângulos de Gann adicionam uma nova dimensão simplesmente porque são diagonais.

Melhor Formação Gann

Vamos revelar o equilíbrio de tempo e preço.

Isso acontecerá quando os preços se moverem no tempo com o tempo.

Isso acontece quando o ângulo Gann é exatamente 45 graus.

No total, existem nove diferentes ângulos Gann que podem ser usados.

Quando uma linha se rompe, o próximo ângulo dará a próxima área de suporte e resistência.

Ângulos de Gann são apenas uma das ferramentas que ele usou para acumular sua fortuna. Outras ferramentas incluem a proporção áurea, números de Fibonacci – combinando-os você terá um método de negociação poderoso e comprovado.

Como os mercados são cíclicos e a natureza humana permanece inalterada, os métodos Gunn ainda são usados ​​e aplicados por muitos traders experientes.

Gann fez uma fortuna em ângulos Gann e outras ferramentas, estudá-los e ver como eles afetarão seus resultados. Você não vai se arrepender.

PREVISÃO MODERNA
Um novo olhar sobre o papel da previsão se estabeleceu como um elemento indispensável do processo de tomada de decisão. A consequência lógica do aumento do papel da previsão foi um aumento nos requisitos para a validade e confiabilidade das estimativas previstas. No entanto, o nível de conformidade do moderno aparelho de previsão com esses novos requisitos permanece excessivamente baixo. Mesmo o uso de modelos adaptativos, com a ajuda dos quais é possível, via de regra, atingir o nível necessário de adequação na descrição dos processos previstos, resolve apenas parcialmente o problema de aumentar a confiabilidade. A economia moderna dá origem a processos com uma dinâmica tão complexa que a identificação de suas leis pelo moderno aparelho de previsão é frequentemente uma tarefa insolúvel. A melhoria desse aparato, em primeiro lugar, precisa de novas idéias e novas abordagens, com base nas quais é possível implementar mecanismos e métodos para refletir a dinâmica formada sob a influência de efeitos, cuja possibilidade no futuro não é encontrada nos dados do período histórico. Surge uma clara contradição, cuja superação contribuirá para a formação de um novo olhar sobre a previsão como um reflexo proativo no ambiente probabilístico da ideia do processo em estudo na forma de uma trajetória construída com base em tendências objetivas e expectativas subjetivas.

No quadro da previsão econômica, a abordagem adaptativa está se desenvolvendo em três direções. O primeiro deles é focado principalmente nas complicações dos modelos de previsão adaptativa. A idéia da segunda direção é melhorar o mecanismo adaptativo dos modelos de previsão. Na terceira direção, a abordagem do compartilhamento de princípios adaptativos e outros métodos de previsão, em particular a modelagem de simulação, está sendo implementada. Os trabalhos de V.V. são dedicados ao desenvolvimento de modelos de simulação adaptativa. Davnisa [3].

O desenvolvimento do mercado é determinado por fatores fundamentais, mas o inverso também é verdadeiro – fatores fundamentais são determinados pelo mercado, ou seja, o comportamento dos participantes do mercado, suas avaliações e expectativas. Além disso, a capacidade de dar uma avaliação correta do desenvolvimento de situações de mercado depende da capacidade de antecipar as expectativas prevalecentes dos participantes do mercado, e não da capacidade de prever mudanças no mundo real [6, 7]. Portanto, as idéias de desenvolver o aparato matemático de previsão não levam suficientemente em consideração as propriedades da atividade dos sistemas econômicos, o que reduz o nível de credibilidade, mesmo com alta precisão de interpolaçãoestimativas de previsão. Ao mesmo tempo, as previsões baseadas apenas em informações subjetivas são focadas na previsão de características qualitativas e, portanto, seu uso é possível apenas em casos especiais. Isso coloca em primeiro plano o problema de fazer previsões com base em uma combinação de extrapolação e estimativas subjetivas. Pesquisas foram realizadas nessa área, no entanto, uma análise dos resultados desses estudos mostrou predominância de criatividade neles, o que indica, de fato, o nível inicial de desenvolvimento do problema de construção de previsões combinadas.

QUANDO O RISCO SE TORNA RENTÁVEL?
“Toda a nossa vida é um jogo”, disse um homem inteligente uma vez, e estava absolutamente certo. Todas as ações cometidas na vida, de uma maneira ou de outra, são baseadas em regras estritas que nos tornam pessoas civilizadas. E, como em qualquer jogo, há perdedores, vencedores e ainda jogando, que desejam muito obter o status de vencedor. Infelizmente, isso está longe de ser alcançado por todos, porque cada passo que damos na batalha pela liderança está associado a um certo grau de risco.

Certamente, cada um de vocês em sua vida ouviu histórias sobre casos absurdos que levaram a consequências tristes. Como, por exemplo, um motorista que sobreviveu a um terrível acidente, voou para o para-brisa, afogado em uma poça na qual caiu inconsciente. Obviamente, essa história é instrutiva, pois você precisa dirigir na velocidade correta na estrada molhada e sempre apertar os cintos de segurança, mas a coisa mais importante que vale a pena prestar atenção neste artigo é o fato de que qualquer evento em nossa vida está conectado. risco. Se você pensar bem, mesmo fazendo exercícios matinais, nos deparamos com a probabilidade de quebrar o pescoço ou a coluna. Não é de surpreender que haja tão poucos vencedores em um jogo chamado life.

Por toda a vida, todos os jogadores são iguais, sejam humanos ou insetos, plantas ou animais. Na comunidade científica de biólogos, isso é chamado de Teoria da Evolução de Darwin. Se você olhar de maneira mais ampla, qualquer empresa, empresa, fábrica ou corporação se enquadra nessa descrição – os mais fortes sobreviveram à crise ou os que tiveram sorte. Seu dinheiro carrega o mesmo risco.

Ao trazer dinheiro para o banco, você os expõe ao risco de depreciação devido à inflação, sem mencionar o fato de que os problemas da própria instituição financeira podem levar à perda de um depósito. O risco de sua economia pode surgir em casa – novamente, inflação, roubo e muito mais. Manter o dinheiro “dentro do saco” não faz nenhum sentido. A história nos ensina que você sempre deve fazer uma escolha. Ele sempre será fiel?

Comprando uma casa? Pode queimar. Invista em jóias – você corre o risco de colidir com ladrões. Investindo em sua própria ideia de negócio? Pode ser insustentável e não trazer os resultados desejados. Como você pode ver, independentemente da escolha que fazemos, sempre há um risco.

AVALIAÇÃO DE RISCOS DE INVESTIMENTO
Não obstante, não é em vão que há um velho ditado “Escolha o menor dos dois males”, portanto, nossa tarefa é sempre avaliar nossos riscos e fazer uma escolha na direção da opção mais aceitável. Observo que longe de sempre as pessoas escolhem caminhos que envolvam perdas mínimas. Às vezes, as condições nos levam a fazer concessões significativas para obter mais benefícios. No entanto, a presença de risco aumentado sempre sugere que uma pessoa assume mais responsabilidades; portanto, antes de você dar um passo, você precisa pensar com muito cuidado.

Essas dicas se aplicam tanto à nossa vida cotidiana quanto à questão de construir nosso próprio negócio, e ao profissional. Cada transação que você faz na bolsa terá uma melhor chance de ganhar se for pensada nos mínimos detalhes: quando entrar, quando sair, por que você decidiu abrir um pedido, existem eventos no futuro próximo que possam virar o mercado contra você e mais importante, quão confiante você está em suas ações. Claro, vale sempre a pena duvidar, não existem 100% das estratégias existentes, mas se você sente uma forte desconfiança de tal posição, tente pensar no porquê?

Talvez você esteja gastando uma parcela muito grande do depósito em uma transação com grande risco – abra até a metade do valor planejado; você tem medo de uma reversão devido a notícias que saem em uma hora – coloque ordens de parada; perdeu o início do movimento – talvez você deva esquecer completamente essa ordem e ficar nervoso por causa de algumas dezenas de pontos de lucro. Escute suas emoções, embora elas nem sempre sejam racionais. Na maioria dos casos, a natureza do medo humano é necessária para nossa sobrevivência – não o siga cegamente, tente entendê-lo.

Mas se você ainda decidir arriscar, esteja preparado para pagar por sua decisão.

Website | + posts

Tommy Tillison é um especialista em Forex e criptografia que está na indústria há mais de 10 anos. Tem trabalhado como analista financeiro e gestor de carteiras, e actualmente é proprietário da sua própria empresa de investimento. Tommy é também um orador e autor procurado, e aparece regularmente na televisão e na rádio para partilhar os seus conhecimentos sobre o mundo das finanças.