Объяснение концепции и вариантов использования на финансовых рынках
Наука о данных — популярная тема в последнее время. Все дело в данных. Во многих случаях данные представлены в виде чисел, и эти числа могут представлять множество разных вещей. Этими числами могут быть объемы продаж, уровень потребления, потребители и, что не менее важно, наличные деньги.
Это подводит нас к финансовым данным или, можно сказать, конкретно к фондовому рынку. Акции, товары, ценные бумаги и тому подобное очень похожи, когда дело доходит до торговли. Покупаем, продаем, держим. Все это для того, чтобы получить хорошую прибыль.
Вопрос в том:
Как наука о данных может помочь нам, когда дело доходит до совершения этих прибыльных сделок на фондовом рынке?
Концепции фондового рынка
наука о данных содержит знания о статистике, математике, программировании и алгоритмах.
Использование анализа данных на рынке. С помощью анализа мы определяем, какие акции подходят для инвестиций, а какие нет. Давайте посмотрим на некоторые концепции науки о финансах и фондовом рынке.
Алгоритмы
- В области науки о данных и программировании алгоритмы используются гораздо чаще. Алгоритм — это установленные правила для выполнения конкретной задачи. Алгоритмическая торговля в настоящее время является популярной вещью на фондовом рынке. Алгоритмическая торговля использует торговые алгоритмы, и эти алгоритмы включают такие правила, как
если мы рассмотрим FNO, то с помощью цепочки опционов и греков опционов с помощью коэффициента P/E, объема, закрытия дня мы можем создать другой сценарий для удержания покупки и продажи.
Алгоритмы надежны и способны работать без вмешательства человека. Их часто называют торговыми ботами, поскольку они в основном механические в своих методах торговли и торгуют без эмоций (бессердечно).
Обучение
В науке о данных и машинном обучении обучение включает использование определенных данных или части данных для «обучения» модели машинного обучения. Все данные обычно разбиваются на две разные части для обучения и тестирования. Это разделение составляет 80/20, при этом 80 % всего набора данных предназначено для обучения. Чтобы модель машинного обучения могла точно делать прогнозы, необходимо учиться на прошлых данных (обучающем наборе).
Если мы попытаемся использовать модель машинного обучения для прогнозирования будущих цен на выбранные акции, она даст модели цены на акции за прошлый год или около того, чтобы предсказать цены в следующем месяце.
Тестирование
Привет! Мы прошли обучение
поздравление …
- обучение модели с помощью тренировочного набора хотят знать, насколько хорошо работает наша модель. На этом этапе используются оставшиеся 20% данных. Эти данные называются тестовыми данными или тестовым набором. Чтобы проверить производительность модели, мы берем прогнозы нашей модели и сравниваем их с нашим тестовым набором.
Например, мы можем сказать, что обучаем модель на данных о ценах на акции за один год. Мы будем использовать цены с января по октябрь в качестве нашего тренировочного набора, а ноябрь и декабрь — в качестве тестового набора. После обучения нашей модели на ценах за январь-октябрь она будет предсказывать следующие месяцы. Затем эти прогнозы будут сравниваться с фактическими ценами на акции за ноябрь и декабрь. Ошибка между прогнозами и реальными данными — это то, что мы стремимся уменьшить, возясь с нашей моделью.
Особенности и цель
- Наука о данных (данные) обычно отображается в табличном формате, таком как Excel или DataFrame. Эти точки данных могут представлять что угодно. Колонны играют важную роль. Допустим, у нас есть цены акций в одном столбце, коэффициент P/E, объем, закрытие дня, VWAP, RSI и другие финансовые данные в других столбцах.
Теперь цены на акции будут нашей целью. Остальные столбцы будут Функции. В области науки о данных и статистики целевая переменная называется зависимой переменной. Характеристики называются независимыми переменными. Цель — это то, что мы хотим предсказать будущие значения, а функции — это то, что модель машинного обучения использует для таких прогнозов.
Моделирование: временные ряды
С помощью этого мы можем предсказать будущую цену.
Одна вещь, которую активно использует наука о данных, — это концепция, называемая моделированием. Моделирование использует математический подход, чтобы учесть прошлое поведение и спрогнозировать будущие результаты. Когда речь идет о финансовых данных на фондовом рынке, такой моделью является модель временных рядов.
Но что такое временной ряд?
Временной ряд — это ряд данных, в случае, если это будет стоимость акции, проиндексированная по порядку за период времени, который может быть месячным, дневным, часовым или даже минутным. все биржевые графики и данные представляют собой временные ряды. Когда пришло время моделировать цены на акции, специалист по данным обычно использует модель временных рядов.
Создание модели временных рядов с использованием модели машинного обучения или глубокого обучения для получения ценовых данных. Затем эти данные анализируются и встраиваются в модель. Затем эта модель позволит прогнозировать будущие цены на акции за выбранный период времени.
Моделирование: Классификация
Другой тип модели в машинном обучении называется моделью классификации. Модели могут использовать классификацию по определенным точкам данных и прогнозировать или классифицировать, что представляют эти точки данных.
Для фондового рынка мы можем предоставить модели мл различные финансовые данные, такие как соотношение цена/прибыль, дневной объем, лучшее недельное закрытие общего долга и т. д., чтобы определить, являются ли акции хорошей инвестицией в принципе. Модель может классифицировать эту акцию как покупку, удержание или продажу в зависимости от предоставленных нами данных.
Теперь основы закончились!!!
Примеры использования машинного обучения
Управление рисками
- С помощью методов машинного обучения банки и финансовые учреждения могут значительно снизить уровень риска, анализируя огромный объем источников данных. Традиционные методы, которые обычно ограничиваются важной информацией, такой как кредитный рейтинг, Машинное обучение может анализировать значительные объемы личной информации, чтобы снизить их риск.
Алгоритмическая торговля
- В сфере трейдинга — еще один отличный пример эффективного использования в финансовой сфере. Алгоритмическая торговля стала доминирующей силой на мировых финансовых рынках.
- Решения на основе машинного обучения и эти модели позволяют торговым компаниям принимать более эффективные торговые решения, внимательно наблюдая за результатами торговли и новостями в режиме реального времени, чтобы обнаруживать все возможные модели, которые могут позволить ценам на акции расти или падать.
Управление данными клиентов
- Когда речь идет о банках и финансовых учреждениях, данные являются наиболее важным ресурсом, поэтому эффективное управление играет центральную роль в росте и успехе бизнеса.
- Огромный объем и разнообразие финансовых данных, от мобильной связи, активности в социальных сетях до деталей транзакций и рыночных данных, затрудняет их обработку вручную даже для финансовых специалистов.
Анализ настроений клиентов
- Модели машинного обучения помогают финансировать компании, когда речь идет об анализе текущих рыночных тенденций, прогнозировании изменений и использовании социальных сетей для каждого клиента. Поскольку человеческий фактор в первую очередь влияет на фондовый рынок, компаниям необходимо постоянно учиться на финансовых движениях пользователей.
Заключение:
- ИИ и машинное обучение могут обеспечить наилучшее качество обслуживания клиентов за счет автоматизации.
- Это также позволяет компаниям финансового рынка принимать более обоснованные решения об акциях и рыночном позиционировании за счет использования данных.
- Машинное обучение создает безэмоциональную торговлю, которая помогает уменьшить потери.
Использованная литература:
- Инвестопедия: более четкое понимание, лучшее инвестирование.
- Investing.com — Котировки фондового рынка и финансовые новости
- Машинное обучение и скорость в высокочастотном трейдинге-Xuezhong He
Я надеюсь, что эта статья поможет
Похлопайте мне!!!!
