Borsa tahmininde hangi makine öğrenme algoritması kullanılabilir?

Alternatif olarak döviz piyasalarını tahmin etmek. Bunun oldukça karmaşık olabileceğini biliyorum, bu yüzden bir giriş olarak, bazı doğruluklara sahip basit bir tahmin algoritması arıyorum.

(Dört ay süren bir yüksek lisans üniversite projesi için)

Çok katmanlı bir sinir ağının yararlı olabileceğini okudum. Bunun hakkında bir fikrin var mı? Ayrıca, sosyal medyanın anlamsal analizi, borsaya etki eden piyasa davranışı hakkında fikir verebilir. Bununla birlikte, semantik analiz şu anda proje kapsamının biraz dışındadır.

Gibi babelproofreader söz , başarılı bir algoritma sahip olanlar bu konuda çok gizli olma eğilimindedirler. Bu nedenle, onunla akıllı bir şey yapmadıkça, yaygın olarak mevcut herhangi bir algoritmanın kutudan çok yararlı olacağı olası değildir (bu noktada, eklediğinizden beri yaygın olarak mevcut olmayı durdurur).

Bununla birlikte, otoregresif etkileşimli hareketli ortalama (ARIMA) modellerini öğrenmek zaman serisi verilerini tahmin etmek için yararlı bir başlangıç ​​olabilir. Yine de rastgele sonuçlardan daha iyi beklemeyin.

Bence sizin amaçlarınız için ilginç bulduğunuz bir makine öğrenme algoritması seçmeli ve denemelisiniz.

Verimli Pazar Teorisi ile ilgili olarak, piyasalar hiçbir zaman ölçekte etkili değildir. Ayrıca, bazı insanlar (hem akademide hem de gerçek yaşamda), sadece zengin-hızlı olmak için değil, entelektüel zorluklarla motive olurlar ve ilginç sonuçlar yayınlarlar (ve başarısız bir sonucu ilginç bir sonuç olarak sayırım). Ancak okuduğunuz her şeye bir tutam tuzla muamele edin; eğer sonuçlar gerçekten iyiyse, belki de bilimsel yöntemleri doğru değildir.

R ile Veri Madenciliği sizin için yararlı bir kitap olabilir; pahalı, bu yüzden üniversite kütüphanenizde bulmaya çalışın. 2. Bölüm tam olarak ne yapmak istediğinizi kapsar ve sinir ağıyla en iyi sonuçları alır. Ancak, kötü sonuçlar aldığı ve bunları elde etmek için çok fazla CPU harcadığı konusunda uyarıda bulunun. Amazon incelemeleri kitabın 20 $ daha fazla olduğunu gösteriyor çünkü bu bölüm finans kelimesinden bahsediyor; okurken yayıncının onu yazmaya ittiği izlenimini edindim. Ödevini yaptı, belgeleri okudu, doğru posta listelerini inceledi, ama kalbi onun içinde değildi. Ondan bazı yararlı R bilgim var, ama onunla pazar yenmek olmaz :-)

Benim düşünceme göre, aşağıdakilerin tümünü yapabilen değirmen içi güçlü AI, kolayca istatistiksel olarak önemli bir tahmin üretebilir:

• Söylentileri toplayın ve anlayın

• Tüm devlet bilgilerine erişin ve yorumlayın

• İlgili her ülkede bunu yapın

• Aşağıdakilerle ilgili tahminlerde bulunun:

  • Hava koşulları

  • Terörist faaliyet

  • Bireylerin düşünceleri ve duyguları

  • Ticareti etkileyen diğer her şey

İstatistiksel analiz, gerçekten endişelerinizin en azıdır.

Sen deneyebilirsiniz auto.arima ve ets de bazı başarılar sahip olabilir R. You işlevleri rugarch paketinde, ancak otomatik parametreler seçimi için mevcut bir fonksiyonu yoktur. Belki ortalama model için parametreler alabilir auto.arima, sonra bunları geçirip rugarchekleyebilirsiniz garch(1,1)?

Bunu başarmak için bir sürü blog var. İşte arima modeli (ve daha sonra garch modeli) kullanan bir sistem ve SVM modeli kullanan bir sistem . Özellikle blog listesindeki blogları okumaya başlarsanız, FOSS ticareti hakkında birçok iyi bilgi bulacaksınız .

Hangi modeli kullanırsanız kullanın, çapraz doğrulamayı ve karşılaştırmayı yaptığınızdan emin olun! Naif bir modeli örnek dışı bir şekilde yenebilecek bir arima, ets, hatta garch modeli bulursanız çok şaşırırdım . Zaman serisi çapraz doğrulaması örnekleri burada ve burada bulunabilir . GERÇEKTEN tahmin etmek istediğiniz şeyin fiyat değil, getiri olduğunu unutmayın.

Şu anda en az bir riskten korunma fonu tarafından kullanılmakta olan bir makine öğrenimi yaklaşımını biliyorum. numer.ai fonun eylemlerini yönlendirmek için kullanıcı tarafından sağlanan bir makine öğrenme algoritmaları topluluğu kullanıyor.

Başka bir deyişle: Bir riskten korunma fonu, büyük olasılıkla hisse senedi olmak üzere birkaç yüz yatırım aracındaki şifrelenmiş veri sürümüne açık erişim sağlar. Binlerce veri bilimcisi ve benzerleri, bu verilere karşı her türlü makine öğrenimi algoritmasını eğitir ve sonuçları bir skor tahtasına yükler. En yüksek skorcular, sonuçlarının doğruluğuna ve sonuçlarının çevrimiçi olarak ne kadar süre kullanılabilir olduğuna bağlı olarak az miktarda para alır.

En iyi tahminler algoritma toplulukları tarafından yapılır.

Yani, bazıları kendileri tahmin topluluğu olan ve riskten korunma fonu yatırımlarını yönlendirmek için sağlanan tüm tahminlerin topluluğunu kullanan eğitimli tahminler sağlayan birçok bilim adamınız var.

Bu oldukça ilginç hedge fonu sonuçları bana iki şey öğretti:

1. Topluluklar genellikle borsa üzerinde tahmin yapmanın iyi bir yolu olarak görülür.
2. İyi tahminler, kendimi inşa etmek istediğimden daha fazla topluluk gerektirir ...

Gitmek istiyorsanız, şu adresi ziyaret edin: https://numer.ai/ Hayır, onlarla bağlantılı değilim, büyük olasılıkla binlerce kişiyi istihdam eden bir riskten korunma fonuna bağlı olsaydım günlerimi çevrimiçi geçirmem , ancak yalnızca ölçülebilir sonuçlar sağlayanlara ödeme :)

Numer.ai topluluğunun yaklaşımlarını tartıştıkları bir forum var, böylece aynı şeyi yapmaya çalışan diğerlerinden öğrenebilirsiniz.

Şahsen, iyi bir algoritmaya sahip olan herkesin onu çok, çok gizli tutacağını düşünüyorum.

GMDH tipi sinir ağlarını denemelisiniz. Borsa tahmini için bazı başarılı ticari paketlerin kullandığını biliyorum, ancak sadece belgelerin derinliklerinde belirtin. Özetle, çok katmanlı yinelemeli bir sinir ağıdır, bu yüzden doğru yoldasınız demektir.

Gizli markov modellerinin borsada popüler olduğunu düşünüyorum. Akılda tutulması gereken en önemli şey, verilerinizin zamansal yönünü koruyan bir algoritma istemenizdir.