Mais duradouro, resistente e ao mesmo preço. O iPhone 17 está aí e em versão super fina

[MarcoAntonio]

[trend=friend]

Vês então ainda uma leg down a mínimos deste movimento?

Eu não vejo nada...



Em relação ao primeiro método, convém ressalvar que o que está representado é a distância para a SMA(50) pelo que o PSI precisa de ser "reconstruído" (os valores representados são o quociente (é muiltiplicar por 100 e temos a distância em % da cotação) pelo que para se manter - ou mesmo alargar um pouco a distância - não é preciso estritamente que o PSI caia, basta que se mantenha por estes níveis, uma vez que de momento a SMA ainda se encontra a subir. Claro que se cair, a distância vai-se expandir mais significativamente. Mas o método também não é assim tão preciso, como disse atrás sugiro que se interprete mais como um indicador de risco que outra coisa.

Um pouco como os indicadores de overbought/oversold, se se quiser...

Compreendido

[MarcoAntonio]

Vês então ainda uma leg down a mínimos deste movimento?

Eu não vejo nada...



Em relação ao primeiro método, convém ressalvar que o que está representado é a distância para a SMA(50) pelo que o PSI precisa de ser "reconstruído" (os valores representados são o quociente, é muiltiplicar por 100 e temos a distância em % da cotação) pelo que para se manter - ou mesmo alargar um pouco a distância - não é preciso estritamente que o PSI caia, basta que se mantenha por estes níveis, uma vez que de momento a SMA ainda se encontra a subir. Claro que se cair, a distância vai-se expandir mais significativamente. Mas o método também não é assim tão preciso, como disse atrás sugiro que se interprete mais como um indicador de risco que outra coisa.

Um pouco como os indicadores de overbought/oversold, se se quiser...

[trend=friend]

Vês então ainda uma leg down a mínimos deste movimento?

[MarcoAntonio]

O resultado da aplicação de um "agent" muito simples só para verificar a "utilidade" das previsões para o PSI.

[MarcoAntonio]

Modelo provisório:

[trend=friend]

Parece ainda precisar de vir abaixo dos 6500 (e talvez aos tais -0,04, ficava bem para fazer a viragem para um ciclo de subida).

Não gosto de Elliott em ações ou índices pouco líquidos, mas o final da semana passada parece ter sido só uma 4 (ainda a precisar de alguma exaustão de vendas)

[MarcoAntonio]

Os números variam um pouco de umas tentativas para as outras, mas tendem a andar neste "ballpark"...



Distribuições das variações diárias (c/ dados desconhecidos):



Este segundo gráfico serve essencialmente para visualizar que variações está a prever (uma vez que "direction accuracy" é apenas um dos parâmetros - e métricas de avaliação - para que interessa olhar). Os modelos estão a bater bastante consistentemente (e por uma margem razoável) moeda a ar. Traduzido para a roleta, seria o suficiente para bater o casino (i.e., margem da casa incluida).


O comportamento típico do treino:



A avaliar pela validação, poderá parecer que na maior parte do tempo esteve a "desaprender" (no que diz respeito a generalização, naturalmente). Mas não é verdade. Tem que ver com o segundo gráfico, depois de começar a acertar na direcção, começa a ajustar as amplitude das variações (e nos dados de validação e teste, embora sacrifique acertos, acerta com melhor precisão).

[MarcoAntonio]

O modelo desconta os trends e foca-se essencialmente no comportamento cíclico (de forma dinâmica, tentando descobrir quais existem e quais ajudam na previsão). É possível reconstruir o sinal original uma vez que o resto da informação é preservada.

Estas a fazer detrending que ajuda a evitar relações espurias. No entanto, os padrões estruturais futuros (p. ex. comportamento cíclico) têm que estar bem representados na amostra de desenvolvimento (training). Isto pode ser conseguido considerando um período amostral que cobre um ciclo econômico completo.

Bom, os dados de treino são estacionários (na página anterior encontra-se uma visualização do dataset completo e da separação; validação e teste não são extraídos do mesmo período) e convém também referir que estas iterações só estão a tentar prever uma sessão. Concordo contigo quanto a ser desejável abranger ciclos económicos completos. Mas o dataset é o que é, não vai dar para mudar (eu também não quereria recuar muito dado que iria começar a apanhar um PSI que é bastante diferente do PSI que temos hoje em componentes e em números de títulos). A limitação do dataset é significativa e torna o desafio maior (e um desafio maior é também um desafio mais interessante).

[PC05]

O modelo desconta os trends e foca-se essencialmente no comportamento cíclico (de forma dinâmica, tentando descobrir quais existem e quais ajudam na previsão). É possível reconstruir o sinal original uma vez que o resto da informação é preservada.

Estas a fazer detrending que ajuda a evitar relações espurias. No entanto, os padrões estruturais futuros (p. ex. comportamento cíclico) têm que estar bem representados na amostra de desenvolvimento (training). Isto pode ser conseguido considerando um período amostral que cobre um ciclo econômico completo.

[MarcoAntonio]

O modelo desconta os trends e foca-se essencialmente no comportamento cíclico (de forma dinâmica, tentando descobrir quais existem e quais ajudam na previsão). É possível reconstruir o sinal original uma vez que o resto da informação é preservada.

[PC05]

Para evitar overfitting, convém fazer out-of-time validation.

Eu já estou a utilizar uma série de mecanismos para evitar/reduzir o overfitting (pelo menos os que vou conseguindo encaixar no modelo, que é altamente costumizado). O problema reside, em parte, na dimensão do modelo (12 milhões de parâmetros, na versão actual) e na reduzida dimensão do dataset (11 anos de dados diários do PSI). Entretanto estou a experimentar com um método que é uma "derivação" de uma técnica já usada para data augmentation (mixup), vamos ver se a versão/derivação que estou a tentar implementar resulta em algum efeito benéfico.


(todas as sugestões são bem-vindas)

11 anos de período amostral não e muito, até porque o período 2015-2022 foi de taxas de juro negativas, ou seja, de liquidez extra no mercado.

[MarcoAntonio]

Para evitar overfitting, convém fazer out-of-time validation.

Eu já estou a utilizar uma série de mecanismos para evitar/reduzir o overfitting (pelo menos os que vou conseguindo encaixar no modelo, que é altamente costumizado). O problema reside, em parte, na dimensão do modelo (12 milhões de parâmetros, na versão actual) e na reduzida dimensão do dataset (11 anos de dados diários do PSI). Entretanto estou a experimentar com um método que é uma "derivação" de uma técnica já usada para data augmentation (mixup), vamos ver se a versão/derivação que estou a tentar implementar resulta em algum efeito benéfico.


(todas as sugestões são bem-vindas)

[PC05]

Mais resultados interessantes, com taxas de acerto consistentemente acima de 50%. Na sua forma actual tem bastante tendência para o overfitting, mas o que está a fazer já é bem interessante mesmo assim. Em traços gerais, o modelo tem três componentes, uma que é responsável por separar as componentes periódica/ruído (contexto), outra (encoder) que comprime diversa informação extraída do histórico do preço (memória) e finalmente o modulo (decoder) que utiliza ambas as informações para prever a próxima sessão.

Para evitar overfitting, convém fazer out-of-time validation.

[MarcoAntonio]

Mais resultados interessantes, com taxas de acerto consistentemente acima de 50%. Na sua forma actual tem bastante tendência para o overfitting, mas o que está a fazer já é bem interessante mesmo assim. Em traços gerais, o modelo tem três componentes, uma que é responsável por separar as componentes periódica/ruído (contexto), outra (encoder) que comprime diversa informação extraída do histórico do preço (memória) e finalmente o modulo (decoder) que utiliza ambas as informações para prever a próxima sessão.


A separação da componente periódica (ciclos) do ruído:




Previsões com dados desconhecidos:

[MarcoAntonio]

Aqui vai o fecho da semana no nosso PSI:

[MarcoAntonio]

Aqui está depois da forte subida de hoje, em larga medida explicada pela subida brutal no BCP.



Fica aqui também a visão cíclica, cobrindo um período um pouco mais longo, a maior parte do período recente em que esta componente tem estado muito forte (eventualmente irá desfazer-se, estes períodos de forte componente cíclica não duram sempre).

[previsor]

O PSI talvez volte a ter 20 empresas daqui a algum tempo, além de que talvez suba mais rápido

Euronext vai promover cotadas portuguesas juntos de 40 investidores

Estão agendadas 100 reuniões, presenciais e individuais. Os investidores participantes representam fundos de pensões, sociedades gestoras e bancos de investimento de Bélgica, Espanha, Estados Unidos da América, França, Holanda, Índia e Inglaterra, além de Portugal.

As 20 empresas em causa são associadas da AEM, integram o PSI, o principal índice da bolsa portuguesa, e o PSI Geral.
https://jornaleconomico.sapo.pt/noticia ... estidores/

[Shimazaki_2]

Um teste à neckline do C&H invertido e a leg up do SW/ projecções do Marco, isto se as estrelas se alinharem nos mercados internacionais e o nosso PSIzinho for com a maré

[BearManBull]

Potencial duplo fundo a ver se tem pernas para andar.

[MarcoAntonio]

Here it goes. Eventualmente vai-se desformatar, mas por enquanto tem estado a obedecer aos ciclos bastante bem.

[MarcoAntonio]

Aqui fica actualizado, com o histórico até ontem.



Actualizado com a sessão corrente:



Método alternativo, estima um período um pouco acima das 100 sessões:

[Àlvaro]

Não é por acaso esta queda na bolsa portuguesa. A incerteza repele até os pequenos investidores, quanto mais os grandes. Para além sa incerteza temos a despesa a disparar de modo preocupante. Dito isto, ainda deverá haver descida para fazer. Ir até perto de 6000? É uma possibilidade. Tudo o que cheira a capital chinês tem levado pazada da rapaziada americana. E ainda devem levar mais.
https://eco.sapo.pt/2024/06/17/recupera ... tima-utao/

[trend=friend]

No último gráfico, muito curiosa a “admissão” de maior volatilidade dada pelas zonas sombreadas, antes mais disciplinadas.

Sim, é interessante vê-lo fazer isso. Naquele modo, o modelo é inerentemente probabilistico.

Aqui fica para o dataset completo:



E o meu pc "flagship" a sofrer um pouco:

Mais vale minerares btc

[MarcoAntonio]

No último gráfico, muito curiosa a “admissão” de maior volatilidade dada pelas zonas sombreadas, antes mais disciplinadas.

Sim, é interessante vê-lo fazer isso. Naquele modo, o modelo é inerentemente probabilistico.

Aqui fica para o dataset completo:



E o meu pc "flagship" a sofrer um pouco: