GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet Este artigo fornece uma introdução simples ao GARCH, seus princípios fundamentais e oferece uma planilha do Excel para o GARCH (1,1). Desloque-se para baixo, se você quiser apenas baixar a planilha, mas eu encorajo você a ler este guia para que você entenda os princípios por trás do GARCH. Menos quadrados é um conceito fundamental nas estatísticas, e é amplamente utilizado em vários campos, incluindo engenharia, ciência, econometria e finanças. Os mínimos quadrados determinam como uma variável dependente muda em resposta à variação de outra variável (chamar a variável independente). A diferença entre o valor real e o previsto é conhecida como o residual. Ajustar uma modelagem envolve a minimização da soma dos quadrados dos resíduos. A abordagem de mínimos quadrados pressupõe que o erro quadrado tenha a mesma magnitude em todo o conjunto de dados. Esta suposição é conhecida como homossexualidade. Mas os dados financeiros (conhecidos como séries temporais) têm períodos de alta e baixa volatilidade, com períodos de alta volatilidade, muitas vezes agrupando-se. Isso é conhecido como heteroskecadicity. Em referência ao encaixe de modelagem, isso significa que os resíduos variam em magnitude. O agrupamento de volatilidade significa que os dados são correlacionados automaticamente. O GARCH é uma ferramenta estatística que ajuda a prever os resíduos em dados k ARCH significa Auto-agressão condicional autorregressiva e está intimamente relacionada ao GARCH. O método mais simples para prever a volatilidade das ações é um desvio padrão de n dia e consideramos um ano contínuo com 252 dias de negociação. Se quisermos prever os preços das ações para o dia seguinte, a média geralmente é um ponto de partida seguro. Mas a média trata cada dia com o mesmo peso. Dando ao passado recente, mais significado é mais lógico, com talvez uma média ponderada exponencial sendo um método melhor para prever o preço das ações de amanhã. No entanto, esse método não captura nenhum dado com mais de um ano e a ponderação é bastante arbitrária. O modelo ARCH, no entanto, varia de peso em cada residual, de modo que o melhor ajuste seja obtido. O GARCH (Heteroscedasticismo condicional autoregressivo geral) é semelhante, mas dá dados mais importantes. O modelo GARCH (p, q) tem dois parâmetros característicos p é o número de termos GARCH e q é o número de termos ARCH. GARCH (1,1) é definido pela seguinte equação. H é variância, é o quadrado residual, t indica tempo. , E são parâmetros empíricos determinados pela estimativa de máxima verossimilhança. A equação nos diz que a variação de amanhã é uma função do residual quadrado de hoje, a variância de hoje, a variância média ponderada de longo prazo GARCH (1,1) captura apenas uma variável quadrada e uma variância quadrada. Esta não é uma varinha mágica, e os analistas financeiros devem usar a abordagem com um alto grau de cautela. Dada a circunstância apropriada, a variação prevista pode diferir muito da variância real. Técnicas como o texto da caixa Ljung são usadas para determinar se qualquer autocorrelação permanece nos resíduos. Vários pesquisadores destacaram deficiências nos modelos GARCH (1,1), incluindo a falta de previsão da volatilidade no SampP500 com mais precisão do que outros métodos. GARCH no Excel Esta planilha do Excel modela o GARCH (1,1) em dados da série temporal. Você pode usar seus próprios dados, mas a planilha usa a taxa de câmbio do GBPCAD entre maio de 2007 e outubro de 2011 (dados obtidos usando esta planilha de download do Forex). A planilha usa o Excel 8217s Solver para a estimativa de máxima verossimilhança, mas são fornecidas instruções completas sobre seu uso. 26 pensamentos sobre ldquo GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet rdquo olá Eu realmente gostaria de entender passo a passo como construir um modelo de garch que eu preciso de minha tese. Eu entendo que eu tomo uma coluna de dados uma coluna de rendimentos e, em seguida, me ajudem Como a base de dados de mestrado de planilhas grátis Posts recentesMetaTrader 4 Tutorial de testador de estratégia Para tirar o máximo proveito do seu consultor especializado, você precisará otimizar e testar sua estratégia usando a Estratégia MetaTraders Testador. Enquanto o teste para frente em uma conta de demonstração é essencial, o backtesting permite simular a negociação durante um longo período de tempo em apenas alguns minutos. E com o recurso de otimização, você pode descobrir quais configurações melhoraram em um período de gráfico histórico selecionado. Há um debate considerável sobre a precisão do testador de estratégia MetaTraders. Na melhor das hipóteses, o backtesting oferece apenas uma aproximação próxima de como os negócios seriam executados em tempo real. Mas é a única ferramenta disponível para testar rapidamente qualquer estratégia em uma ampla gama de situações comerciais e uma que você deve aprender a usar bem. Abra o Strategy Tester no MetaTrader clicando no botão apropriado na barra de ferramentas ou selecionando Strategy Tester no menu Exibir. Centro de histórico Antes de testar ou otimizar, é importante certificar-se de que os dados do seu histórico sejam completos e precisos, especialmente se você estiver usando Cada marca como seu modelo de teste. Se você ver erros de gráfico incompatíveis no seu diário ou se sua qualidade de modelagem for inferior a 90, seus dados de histórico são insuficientes para gerar carrapatos precisos. Abra o Centro de História no menu Ferramentas ou pressionando F2 no seu teclado. Clique duas vezes no par do gráfico na coluna da esquerda para a qual você pretende testar. Uma lista de períodos de tempo aparecerá abaixo. Comece clicando duas vezes em 1 Minuto (M1) para carregar os dados de histórico desse período. O backtester usa dados M1 para gerar carrapatos, por isso é importante que seus dados M1 estejam completos. No Centro de Histórico, você pode baixar ou importar dados para usar no backtesting. Seu corretor fornecerá automaticamente alguns dados recentes, mas pode não ser suficiente para um backtest mais longo. Além disso, os dados gratuitos para download do MetaTrader (acessíveis através do botão Download) nem sempre estão completos e podem conter grandes lacunas. Você pode baixar dados M1 gratuitos de forextesterdatadatasources. html. Primeiro, selecione o período M1 para o símbolo da lista no lado esquerdo. Clique no botão Importar e, em seguida, clique em Procurar na caixa de diálogo Importar para selecionar o arquivo de dados M1 que você acabou de baixar. Pressione OK para importar os dados - pode demorar vários minutos. Agora você tem vários anos de dados M1 para esse símbolo. Para usar esses dados em prazos maiores, você precisará usar o script periodconverter que vem com MetaTrader. Abra uma janela de gráfico e configure-a para M1. Arraste e solte o script periodconverter da janela Navegador no gráfico e defina a configuração ExtPeriodMultiplier para o número de minutos para converter. Para M15, use 15 para H1, use 60 para H4, use 240 e assim por diante. Repita este processo para todos os períodos de símbolos que você pretende testar. Depois de ter dados históricos suficientes, você pode começar a testar. O vídeo abaixo demonstra o processo de importação e conversão dos dados M1: Otimização O recurso de otimização do MetaTrader 4 permite que você teste milhares de combinações de configurações de consultor especialista para encontrar as configurações mais rentáveis para o gráfico selecionado, período e intervalo de datas. As estratégias baseadas em indicadores precisarão ser otimizadas para a máxima rentabilidade. No entanto, quase todas as EAs se beneficiarão com a otimização - mesmo aquelas que comercializam dados de marca, desde que você tenha dados de histórico M1 completos (veja acima). Enquanto o otimizador retornará as configurações mais rentáveis para o intervalo de datas selecionado, isso não garante que essas configurações sejam lucrativas no futuro. As condições do mercado mudam frequentemente, por isso é importante re-optimizar regularmente o seu consultor especializado para obter melhores resultados. Para otimizar seu consultor especializado, primeiro selecione-o na caixa suspensa Advisor especialista. Selecione o par de moedas da caixa Símbolo e do período do gráfico na caixa Período. Para modelo. Você geralmente deseja selecionar Open Prices Only, a menos que você esteja otimizando uma EA que é executada em dados de marca. Nesse caso, selecione Every Tick. Verifique a opção Usar data e selecione um intervalo de datas para otimizar. Por fim, certifique-se de que a Otimização esteja marcada. Clique no botão Propriedades Especializadas para abrir as configurações do seu consultor especializado. Sob a guia Inputs é onde você entrará o intervalo de valores para otimizar. A coluna Iniciar será o valor mais baixo para uma determinada configuração, enquanto a coluna Stop será a mais alta. A coluna Etapa é a quantidade que o otimizador irá passar da configuração Iniciar para Parar. Na imagem acima, estamos optimizando as configurações de SL, TS e TP para um consultor especializado. O valor de início é 20, o Passo é 20 eo Stop é 200. O otimizador testará cada combinação de valores de 20, 40, 60 e assim por diante até 200. Use um valor de início, etapa e parada apropriado para A configuração que você está otimizando. Mesmo os valores (5, 10, etc.) são bons. A caixa de seleção para o extremo esquerdo deve ser selecionada para que essa configuração seja otimizada. Qualquer configuração que não esteja marcada usará o número na coluna Valor ao otimizar. Sob a guia Teste, você pode ajustar o Depósito inicial para algo um pouco mais realista. Deixe as outras configurações em seus padrões. Quando você estiver pronto para começar a otimizar, aperte o botão Iniciar, na parte inferior direita, da janela Estratégia testadora. Dependendo do período, o intervalo de datas, o modelo de teste e o número de configurações a serem otimizadas podem levar de alguns minutos a várias horas. Se levar muito tempo, considere encurtar o intervalo de datas, otimizando menos configurações ou usando um valor de passo maior. Assim que a otimização for concluída, abra a guia Resultados da Otimização e clique duas vezes na coluna Lucro para classificar os resultados. Clique duas vezes em qualquer um dos resultados para carregá-lo no testador. Pressione o botão Iniciar novamente para voltar a testar com as configurações selecionadas. Backtesting Até agora, deve ser óbvio como o backtester funciona. Selecione seu consultor especialista. Símbolo. Período e modelo. Marque a caixa Usar data e selecione um intervalo de datas. Selecione o Modo visual apenas se desejar um procedimento visual do backtesting. Deixe a Otimização desmarcada. Pressione o botão Expert Properties e insira suas configurações na coluna Value sob a guia Entradas. Você também pode carregar ou salvar configurações usando os botões no canto inferior direito. As colunas Start, Step e Stop são ignoradas, assim como as caixas de seleção. Feche a caixa de diálogo Propriedades Expert e pressione Iniciar para iniciar o teste. Levará de alguns segundos a vários minutos dependendo das suas configurações. Uma vez finalizado o teste, abra a guia Relatório na parte inferior para ver seus resultados. Algumas estatísticas para tomar nota: lucro líquido total - O lucro bruto menos a perda bruta. Fator de lucro - A relação entre lucro bruto e perda bruta. Mais alto é melhor, qualquer coisa acima de 1,5 é boa. Remessa absoluta - A retirada do seu depósito inicial. As altas retiradas aumentam a probabilidade de que sua conta seja explodida. Negociações de lucro - Sua porcentagem global de vitórias. Qualidade de modelagem - Apenas importante se seu modelo de teste for Every Tick. Em caso afirmativo, isso deve estar em 90. Caso contrário, siga as instruções acima para atualizar seu histórico com dados M1 precisos. A guia Resultados na parte inferior do testador de estratégia fornecerá os detalhes em pedidos abertos e fechados, incluindo parada final, obtenção de lucro e perda de parada. Clique no botão Abrir gráfico para obter uma representação visual de seus resultados. Ao testar sua nova EA, examine estes de perto para garantir que sua estratégia esteja funcionando como pretendido. Walk Forward Analysis Embora backtesting e otimização possam dar uma boa idéia de como sua EA irá trocar, você precisará fazer testes mais extensos para garantir que seu sistema de negociação seja realmente lucrativo. A melhor maneira de conseguir isso é por um processo chamado análise walk-forward. A análise da frente para a frente consiste simplesmente em múltiplos ciclos de otimização e backtesting, e analisando os resultados dos testes durante um longo período. Nosso artigo sobre walk forward analysis explica o processo com mais detalhes. Nosso Walk Forward Analyzer para MetaTrader permite que você execute WFA de forma rápida e fácil.
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