Прогноз на ближайшее время по Сбербанку (SBER)
От Виталия Иванова.
Хочу поделиться свои прогнозом на конец этого года и начало следующего по Сбербанку (SBER).
Итак, вот прогноз, сделанный нейросетью.
Теперь давайте проверим данную ценовую модель при помощи Еfficiency test в модуле ULE.
По статистике все выглядит неплохо. В среднем около AV=5%
А вот уровни поддержки-сопротивления, результат анализа при помощью модуля Turning Point Analizer. В настройках зигзага выбираем 5%. Таким образом, здесь также ожидается рост.
Все вместе на одном скрине:
Не забывайте, что это только прогноз, а не окончательная данность - он может быть верным, а может нет.
Как тестировать модель? Это описано здесь: Neural Network Backtesting (EOD data)
Создание модели, по которой я работал, описано здесь: Dynamic model (на русском здесь: Динамическая модель в Timing Solution), а также смотрите видео от автора программы, как делать такие модели: Building Neural Network Dynamic model for VIX
Хочу поделиться свои прогнозом на конец этого года и начало следующего по Сбербанку (SBER).
Итак, вот прогноз, сделанный нейросетью.
Теперь давайте проверим данную ценовую модель при помощи Еfficiency test в модуле ULE.
По статистике все выглядит неплохо. В среднем около AV=5%
А вот уровни поддержки-сопротивления, результат анализа при помощью модуля Turning Point Analizer. В настройках зигзага выбираем 5%. Таким образом, здесь также ожидается рост.
Все вместе на одном скрине:
Не забывайте, что это только прогноз, а не окончательная данность - он может быть верным, а может нет.
Как тестировать модель? Это описано здесь: Neural Network Backtesting (EOD data)
Создание модели, по которой я работал, описано здесь: Dynamic model (на русском здесь: Динамическая модель в Timing Solution), а также смотрите видео от автора программы, как делать такие модели: Building Neural Network Dynamic model for VIX