Как использовать методы машинного обучения для прогнозирования фондового рынка?

Фондовый рынок является синонимом волатильности. Древние поэты из Индии всегда приписывали женскому уму непредсказуемость!! Фондовые рынки тоже ничем не отличаются! Несмотря на большое количество анализов, направленных на прогнозирование поведения фондового рынка, прогнозирование поведения рынка по-прежнему является самой большой проблемой для человеческого разума. В этом контексте использование инноваций, появившихся в области машинного обучения, кажется многообещающим для прогнозирования моделей торговли на фондовом рынке.

Существующие методы анализа фондового рынка

Независимо от того, с каким доменом вы имеете дело, систематический рабочий процесс будет на месте.

В торговле на фондовом рынке эксперты также использовали три проверенных временем типа анализа для прогнозирования рынка. 3 вида анализа:

Технический анализ
Сентиментальный анализ
Фундаментальный анализ

Технический анализ

Исторические паттерны фондового рынка анализируются экспертами и на их основе определяются футуристические паттерны. В этом анализе инвесторы надеются, что определенные положительные тенденции прошлого для конкретной акции будут повторяться.

Сентиментальный анализ

Этот анализ полностью зависит от общественного мнения о рыночной или политической ситуации в стране или о слиянии крупной компании с более мелкой. В основном, пагубным фактором здесь является общественное настроение.

Фундаментальный анализ

Фундаментальный анализ считается наиболее эффективным типом анализа. Он принимает во внимание финансовое благополучие такой компании, как Revenue, PAT, EBITDA, и принимает во внимание, насколько хорошо акции компании работают под сканированием. Интересно, что известно, что Уоррен Баффет следует принципам Фундаментального анализа, прежде чем инвестировать, должен направлять всех новичков к тому, чтобы использовать этот метод анализа по сравнению с его аналогами.

Каков алгоритм обучения будущих цен на акции?

Различные алгоритмы машинного обучения популярны для предложений решений для прогнозов фондового рынка. Здесь обсуждаются три важных метода:

Прогноз на основе классификации
Обучение с подкреплением для прогнозирования
Прогнозирование на основе временных рядов

Прогноз на основе классификации

Алгоритмы машинного обучения на основе классификации используются во многих областях, таких как здравоохранение, интернет-технологии, банковское дело, автомобили, фармацевтика и т. д. Сегодня существует широкий спектр приложений для прогнозирования, таких как предсказатели готовности платежа по кредиту в банках, обнаружение раковых опухолей, самодиагностика. автомобильные навигаторы, классификация наркотиков, сегрегатор спама в электронной почте и т. д. Давайте разберемся с некоторыми основными функциями и терминологией, присутствующими в методах прогнозирования на основе классификации.

Классификатор – это алгоритм, используемый для сопоставления входных данных с определенной категорией, например, с точки зрения покупки, продажи или удержания с точки зрения торговли акциями.

Модели классификации помогают пользователям делать выводы на основе входных данных. Это помогает предсказать метки класса или категорию класса для входных данных. (* Подробнее о метках и категориях в следующих указателях.)

Мультиклассовую классификацию можно пояснить на примере: акции могут быть некотируемыми или котируемыми, но не теми и другими одновременно. Здесь Stock относится к категории Multi-class.

Многоуровневая классификация полностью противоположна многоклассовой классификации. Например, инвестиции означают, что это может быть прямой капитал, косвенный капитал, долг, фиксированные депозиты, ETF и т. д. Таким образом, здесь инвестиции представляют собой многозначное значение.

Двоичная классификация может быть объяснена с точки зрения торговли акциями с точки зрения рыночных тенденций. Рыночные тренды могут иметь только два значения: бычий (восходящий тренд) или медвежий (нисходящий тренд).

По словам Марко Сантоса, специалиста по данным в области искусственного интеллекта и машинного обучения, фундаментальный анализ фондового рынка может быть выполнен с использованием алгоритмов классификации в три простых шага. Вот иллюстрация того же:

Фундаментальный анализ опирается на три значения: 1) Прошлые квартальные показатели 2) Текущие квартальные показатели 3) Будущие квартальные показатели.

Шаги, связанные с принятием решений КУПИТЬ, ДЕРЖАТЬ или ПРОДАТЬ с помощью модели классификации, изображены здесь:

Обучение с подкреплением для прогнозирования

Алгоритм классификации и модели классификатора основаны на исторических данных и используют обучение с учителем или обучение без учителя. Но Reinforcement Learning или (RL) использует минимальные исторические данные. Вместо этого он учится у окружающей среды посредством действий.

Говоря простым языком, рассмотрим, как ребенок учится играть в игру на смартфоне. Малыш не ждет от нас никакой информации. Он делает серию проб и ошибок. Используя такие действия, он учится управлять телефоном и, в свою очередь, играть. Малышу не нужно какое-либо руководство пользователя или набор инструкций для управления игрой. Это обучение с подкреплением.

Различные объекты, используемые в RL:

Агент — Инвестор в форме машины
Среда — Фондовый рынок (Среда обучения)
Действие — решения, которые принимает агент, глядя на окружающую среду.
Награды — прибыль/убыток, возникающие в результате предпринятых действий (награда указывает, было ли предпринятое действие полезным или нет).
Состояния — в зависимости от вознаграждения агент переходит в следующее состояние.

Этот гуманоид (робот) учится «БЕГАТЬ», выполняя различные действия в обучении с подкреплением.

Прогнозирование на основе временных рядов

Говоря простым языком, метод прогнозирования на основе временных рядов можно объяснить, рассматривая прогноз погоды в городе. Существует два типа прогнозирования:

Одношаговое или одношаговое прогнозирование
Многоэтапное прогнозирование

В разделе Одноэтапное прогнозирование предположим, известна ли температура в Бангалоре с понедельника по среду. Тогда Система может прогнозировать температуру на четверг (только один день).

Многоэтапное прогнозирование Предположим, известна ли температура в Бангалоре с понедельника по среду. Затем система может прогнозировать температуру на следующие два или три дня, т. е. четверг, пятницу и субботу.

Итак, тот же принцип можно применить для прогнозирования поведения фондового рынка в ближайшие дни!!

Вывод

Прогнозирование генных мутаций или тенденций фондового рынка одинаково сложно. Когда достижения в области машинного обучения успешно используются генетическими инженерами и специалистами в области здравоохранения, почему бы не управлять спекуляциями на фондовых рынках систематически с помощью методов машинного обучения. Фондовые рынки в современном мире определяют благополучие экономики страны, и все граждане прямо или косвенно связаны с фондовыми рынками. Кроме того, инженеры по машинному обучению и науке о данных разработали множество алгоритмов для имитации поведения фондовых рынков. В этом контексте команда Zeva Astras подумала о том, чтобы рассказать нашим читателям и инвесторам о различных возможностях, которые машинное обучение открыло в области управления инвестициями и трейдинга.

Часто задаваемые вопросы

Как машинное обучение используется на фондовом рынке?

Модели машинного обучения можно использовать для автоматизации различных задач в биржевой торговле. Например, для прогнозирования будущих рисков и прогнозирования цен на акции он используется преимущественно.

Каков алгоритм обучения будущих цен на акции?

Благодаря достижениям в области машинного обучения прогнозы фондового рынка делаются. Машины опорных векторов (SVM) и искусственные нейронные сети (ANN) широко используются для прогнозирования тенденций фондового рынка. У каждого алгоритма есть свои способы обучения и методы прогнозирования.

Может ли наука о данных предсказать фондовый рынок?

Недавнее исследование Массачусетского технологического института показало, что машины могут эффективно прогнозировать финансовые данные. На самом деле в исследовании машины превзошли людей на 57 процентов.