Настраиваемые комплексные индикаторы для машинного обучения и статистических алгоритмов

Примечание редакторам Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами и рекомендациями, мы не поддерживаем вклад каждого автора. Не следует полагаться на работы автора без консультации с профессионалами. См. Подробности в наших Условиях для читателей.

Обзор

Прогнозирование движения цен на активы - это широко исследуемая область, направленная на разработку торговых стратегий, генерирующих альфа-канал, которые «точно» фиксируют эти движения цен на активы. Я говорю точно, с долей скепсиса, учитывая стохастический характер большинства цен на активы, который, по определению, носит случайный характер. Таким образом, идея фокусируется на выполнении своего рода анализа, чтобы с некоторой степенью уверенности зафиксировать движение этого стохастического элемента. Среди множества методов, используемых для прогнозирования этого движения, уже довольно давно существуют технические индикаторы (как сообщается, они используются с 1800-х годов) в качестве одного из методов, используемых при формировании мнения о потенциальном движении.

До широкого распространения алгоритмической торговли технические индикаторы в основном использовались трейдерами, которые смотрели на эти индикаторы на своем торговом экране, чтобы принять решение о покупке / продаже. Несмотря на то, что это все еще очень распространено, технический анализ нашел свое место в автоматизированной торговле, учитывая способность машинного обучения и других статистических инструментов анализировать эти данные за короткий промежуток времени, а также вычислительные возможности компьютеров для тестирования на исторических данных за несколько десятилетий. данных.

Несмотря на то, что эта статья не выступает за или против использования технического анализа, приведенные ниже технические индикаторы можно использовать для выполнения различных тестов на исторических данных и составления заключения об их предсказательной способности.

Технические индикаторы

Эта статья будет посвящена исчерпывающему списку технических индикаторов, которые широко используются профессионалами и учеными, а также тех, которые, по моему мнению, наиболее полезны в автоматической торговле. Список индикаторов:

1. Простая скользящая средняя (быстрая и медленная)

2. Средний истинный диапазон

3. Индекс среднего направленности (быстрый и медленный)

4. Стохастические осцилляторы (быстрые и медленные).

5. Индекс относительной силы (быстрый и медленный)

6. Расхождение сходимости скользящих средних.

7. Полосы Боллинджера

8. Скорость изменения

Данные

Используя программу чтения данных pandas для финансовой базы данных Yahoo, я извлекаю ежедневные данные об акциях Apple и Netflix с января 1990 года по сегодняшний день. Большинство индикаторов в этой статье создаются с использованием Close, а не с помощью Скорректированного закрытия. Выбор цены предоставляется читателю.

Поскольку технические индикаторы лучше всего работают в краткосрочной перспективе, я буду использовать 5 дней и 15 дней в качестве быстрых и медленных сигналов соответственно. Однако это может быть изменено в зависимости от инвестиционного горизонта. Следующие индикаторы можно настроить на любую продолжительность с помощью одного изменения параметра.

Простая скользящая средняя (SMA)

Простая скользящая средняя - один из самых распространенных технических индикаторов. SMA вычисляет среднее значение цен за заданный интервал времени и используется для определения тренда акции. Как определено выше, я создам медленный SMA (SMA_15) и быстрый SMA (SMA_5). Чтобы предоставить алгоритмам машинного обучения уже спроектированные факторы, можно также использовать (SMA_15 / SMA_5) или (SMA_15 - SMA_5) в качестве фактора для определения взаимосвязи между этими двумя скользящими средними.

Объем простого скользящего среднего

Подобно простой скользящей средней цены, простая скользящая средняя объема дает представление о силе сигнала, отображаемого акцией.

Сглаживание Уайлдера

Прежде чем перейти к следующему индикатору, я хотел бы упомянуть еще один тип сглаживания или скользящего среднего, который обычно используется с другими индикаторами. Хотя SMA довольно распространено, оно содержит тенденцию к присвоению равного веса каждому значению в прошлом. Чтобы решить эту проблему, Уэллс Уайлдер представил новую версию сглаживания, которая придает большее значение недавним событиям. Мы будем использовать сглаживание Уайлдера для большинства наших следующих индикаторов, а ниже представлена ​​функция, которая обычно может использоваться для получения этого сглаживания.

Средний истинный диапазон (ATR)

Средний истинный диапазон - это общий технический индикатор, используемый для измерения волатильности на рынке, измеряемой как скользящее среднее истинных диапазонов. Более высокий ATR компании подразумевает более высокую волатильность акций. Однако ATR в первую очередь используется для определения момента выхода или входа в сделку, а не направления, в котором следует торговать акциями.

Как определено выше, медленный ATR представляет собой 5-дневную скользящую среднюю, а быстрый ATR представляет собой 15-дневную скользящую среднюю.

Истинный диапазон определяется как максимум:

а. Высокий низкий

б. абс (максимум - предыдущее закрытие)

c. абс (минимум - предыдущее закрытие)

Индекс среднего направленности (ADX)

Индекс среднего направленности был разработан Уайлдером для оценки силы тренда цен на акции. Два его основных компонента, + DI и -DI, ​​помогают определить направление тренда. В целом, ADX 25 или выше указывает на сильную тенденцию, а ADX ниже 20 указывает на слабую тенденцию. Расчет ADX довольно сложен и требует определенных шагов.

Я также рассчитываю ADX на 5 и 15 дней.

Стохастические осцилляторы

Стохастический осциллятор - это индикатор импульса, предназначенный для определения перекупленности и перепроданности ценных бумаг, который обычно используется в техническом анализе.

Индекс относительной силы (RSI)

RSI - один из наиболее распространенных индикаторов импульса, предназначенный для количественной оценки изменений цен и скорости таких изменений.

Дивергенция схождения скользящих средних (MACD)

MACD использует две экспоненциально скользящие средние и создает анализ тренда на основе их схождения или расхождения. Хотя наиболее часто используемые медленные и быстрые сигналы MACD основаны на 26 днях и 12 днях соответственно, я использовал 15 дней и 5 дней, чтобы соответствовать другим индикаторам.

Полосы Боллинджера

Полосы Боллинджера фиксируют волатильность акций и используются для определения перекупленности и перепроданности акций. Полосы Боллинджера состоят из трех основных элементов: простая линия скользящей средней, верхняя граница, которая на 2 стандартных отклонения выше скользящей средней, и нижняя граница, которая на 2 стандартных отклонения ниже скользящей средней.

Скорость изменения

Скорость изменения - это индикатор импульса, который объясняет импульс цены по отношению к предыдущему фиксированному периоду цены.

Заключение

Эти технические индикаторы легко настраиваются в отношении фиксированного временного горизонта, а также позволяют использовать различные функции проектирования, которые помогут создать лучшую модель. Эти значения могут либо напрямую вписываться в модель машинного обучения, либо формировать подмножество факторов для более крупной модели.

Есть множество других индикаторов, которые можно рассматривать, даже если они не имеют большого значения. Индикаторы, перечисленные в статье, никоим образом не являются исчерпывающим списком индикаторов, однако это список тех, которые я использовал в своих моделях.

В моей следующей статье я объясню реализацию этих индикаторов в модели машинного обучения и подробнее остановлюсь на создании и тщательном тестировании стратегии.

Оставляйте свои комментарии и предложения ниже.