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主题: 是骡子是马，可以看一看了。

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是骡子是马，可以看一看了。

黄埔半期
[博客]

头衔: 海归准将
声望: 博导
性别: 性别:男

加入时间: 2004/06/29
文章: 3571

海归分: 124514

标题: 是骡子是马，可以看一看了。 (2535 reads) 时间: 2010-4-01 周四, 10:11

作者：黄埔半期 在谈股论金发贴, 来自【海归网】 http://www.haiguinet.com

原贴在https://www.haiguinet.com/forum/viewtopic.php?p=1761297

下面是模型预测的结果。有一点说明一下：3月29日捉到一个虫子，这个虫子导致以前所说的对第二天的“预测”实际上是对过去的一日的“回测”。但是因为这个“回测”并没有用到当日的信息，所以实际上是有效的“预测”。比如说3月9日对于10日的“预测”，实际上是在9日晚上利用8日和以前的信息对9日进行了“预测”。根据这个发现对预测结果进行重新配对以后，变成下面这样：



2010-03-08	114.36/114.79/113.56/114.22	114.26/114.52/114.07/114.27


2010-03-09	114.68/115.19/113.91/114.54	113.93/114.99/113.87/114.46


2010-03-10 	114.68/115.22/113.96/114.56	114.51/115.28/114.41/114.97


2010-03－11	115.11/115.59/114.34/114.93	114.70/115.48/114.35/115.45


2010-03-12	115.82/116.18/114.88/115.50	115.95/115.97/115.14/115.46


2010-03-15	114.94 115.44 114.18 114.77	115.26 115.57 114.60 115.49


2010-03-16	116.42 116.79 115.32 116.04	115.81 116.52 115.49 116.41


2010-03-17	117.30 117.69 116.31 117.03	116.76 117.48 116.42 117.10


2010-03-18	116.73 117.18 115.84 116.57	117.11 117.27 116.57 117.04


2010-03-19	117.09 117.52 116.05 116.62	116.96 117.29 115.52 115.97


2010-03-22	115.43 116.28 114.69 115.54	115.31 116.80 115.24 116.59


2010-03-23	117.36 117.83 116.31 116.98	116.76 117.51 116.38 117.41


2010-03-24	117.28 117.73 116.34 116.88	116.97 117.43 115.58 116.84	


2010-03-25	117.48 118.02 116.50 116.97	117.63 118.17 116.51 116.65


2010-03-26	low=115.0636, 其它的找不到了	116.87 117.42 116.12 116.58	


2010-03-29	116.50 117.25 115.50 116.44	117.17 117.53 116.69 117.32


2010-03-30	117.35 118.02 116.59 117.52	117.46 117.83 116.91 117.40


2010-03-31	117.47 118.06 116.72 117.39	116.95 117.52 116.61 117.00

下面是对最近50个交易日的low的“预测”。请注意模型其实是在2月26日建好的, 所以最后23天的预测是真正的预测，前面的是training results.

[img]
（图中红色是实际的low，蓝色的是预测的low)

我觉得相对地看预测结果比较能客观地反映出预测的准确性：和最近结束的一天的low (X) 相比:

Y = 预测的第二天的low和X相比是高了还是低了？
Z = 第二天实际的low和X相比是高了还是低了？

如果Y和Z的方向是一致的，就算预测成功，否则算失败。

这样算，22天中只有6天是失败的，其它16天是成功的。如果做个 spearman correlation coefficient (CC) 的计算，CC = 0.78, p-value = 2 * 10^(-5). R^2 = 0.6. Training 的 R^2 = 0.54, 大致相当。

结论：模型能解释大约 50～60％的数据，剩下的40~50的数据算random guess。总的准确率约为 80％。

基于开盘价的调整：
high -- prediceted high + (market open - predicted open）x 0.84
low -- prediceted low + (market open - predicted open） x 0.88
close -- prediceted close + (market open - predicted open）x 0.75[/img]

作者：黄埔半期 在谈股论金发贴, 来自【海归网】 http://www.haiguinet.com

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