株式市場の予測に使用できる機械学習アルゴリズムは何ですか？

または、外国為替市場を予測するため。これはかなり複雑になる可能性があることを知っているので、序論として、ある程度の精度を持つ単純な予測アルゴリズムを探しています。

（4か月続く修士課程のプロジェクト用です）

多層ニューラルネットワークが役立つ可能性があることを読みました。それについて何か考えはありますか？さらに、ソーシャルメディアのセマンティック分析は、株式市場に影響を与える市場行動の洞察を提供する場合があります。ただし、セマンティック分析は、現時点ではプロジェクトの範囲外です。

以下のようbabelproofreaderが言及した、成功したアルゴリズムを持っているものはそれについて非常に秘密主義になりがち。したがって、広く利用可能なアルゴリズムは、巧妙なことをしていない限り、すぐに非常に役立つことはほとんどありません（その時点で、追加しているために広く利用できなくなっています）。

つまり、自己回帰整数移動平均（ARIMA）モデルについて学習することは、時系列データを予測するための有用な出発点になる可能性があります。ただし、ランダムな結果よりも期待しないでください。

あなたの目的のために、あなたが面白いと思う機械学習アルゴリズムを選んで試してみるべきだと思います。

効率的な市場理論に関して、市場はどのような時間スケールでも効率的ではありません。また、一部の人々（アカデミアと実生活の両方）は、すぐに金持ちになるだけでなく、知的挑戦に動機付けられており、興味深い結果を公開しています（そして、失敗した結果を興味深いものとしてカウントしています）。しかし、読んだものすべてをひとつまみの塩で扱ってください。結果が本当に良い場合、おそらく彼らの科学的方法はそうではありません。

Rを使用したデータマイニングは、あなたにとって便利な本です。高価なので、大学の図書館で探してみてください。第2章では、あなたが何をしたいのかを説明し、ニューラルネットで最高の結果を得ています。しかし、彼は貧弱な結果を得て、それらを得るために多くのCPU時間を費やすことに注意してください。アマゾンのレビューでは、この章では「ファイナンス」という言葉に言及しているため、この本はさらに20ドルかかると指摘しています。それを読むとき、出版社が彼にそれを書くように押したという印象を受けました。彼は宿題をし、ドキュメントを読み、正しいメーリングリストを熟読しましたが、彼の心はそこにありませんでした。私はそれからいくつかの有用なRの知識を得ましたが、それで市場を打ち負かすことはありません:-)

私の考えでは、次のすべてを実行できる強力なAIを実行すると、統計的に有意な予測が簡単に生成される可能性があります。

• 噂を集めて理解する

• 政府のすべての知識にアクセスして解釈する

• 関連するすべての国でそうする

• 以下について関連する予測を行います。

  • 気象条件

  • テロ活動

  • 個人の考えと感情

  • 貿易に影響を与える他のすべて

統計分析は、本当にあなたの心配の最小です。

Rでauto.arima関数とets関数を試すこともできます。rugarchパッケージでもある程度成功するかもしれませんが、自動化されたパラメーター選択のための既存の関数はありません。たぶん、あなたはから平均モデルのパラメータを取得しauto.arima、次にそれらを渡しrugarch、追加できgarch(1,1)ますか？

これを成功させると主張するあらゆる種類のブログがあります。ここで使用して、システムのARIMAモデルを使用して（以降GARCHモデル）とシステムSVMモデルが。特に彼のブログロールでブログを読み始めた場合、FOSS取引に関する多くの良い情報を見つけるでしょう。

どのモデルを使用する場合でも、必ずクロス検証とベンチマークを行ってください！サンプル外の素朴なモデルを一貫して打ち負かすことができるアリマ、ETS、さらにはガーチモデルを見つけた場合、私は非常に驚きます。時系列相互検証の例は、こことここにあります。本当に予測したいのは、価格ではなく収益であることを忘れないでください。

少なくとも1つのヘッジファンドで現在使用されている1つの機械学習アプローチを知っています。numer.aiは、ユーザー提供の機械学習アルゴリズムのアンサンブルを使用して、ファンドのアクションを指示しています。

言い換えれば、ヘッジファンドは、数百の投資ビークル、ほとんどの場合株式の暗号化されたバージョンのデータへのオープンアクセスを提供します。数千人のデータサイエンティストなどが、そのデータに対してあらゆる種類の機械学習アルゴリズムをトレーニングし、結果をスコアボードにアップロードします。最高得点者は、結果の精度と結果がオンラインで利用できる期間に応じて、少額のお金を受け取ります。

最適な予測は、アルゴリズムのアンサンブルによって行われると思われます。

訓練された推測を提供する多くの科学者がいます。そのうちのいくつかは推測のアンサンブルであり、ヘッジファンドは提供されたすべての推測のアンサンブルを使用して投資を指示します。

このかなり興味深いヘッジファンドの結果は、2つのことを教えてくれました。

1. アンサンブルは、株式市場で予測を行うための良い方法と見なされることがよくあります。
2. 良い予測には、自分で構築するよりも多くのアンサンブルが必要です...

あなたが行くを持っているしたい場合は、訪問：https://numer.ai/ いいえ、私は彼らと提携していないよ、私が最も可能性の高いオンライン私の日を過ごすないと思い、私は何千人もの人々を採用してヘッジファンドに接続されていました、ただし、測定可能な結果を​​提供するもののみを支払う:)

numer.aiコミュニティには、彼らのアプローチを議論するフォーラムがあり、同じことをしようとしている他の人から学ぶことができます。

個人的には、良いアルゴリズムを持っている人はだれでも、非常に秘密にしておくと思います。

GMDHタイプのニューラルネットワークを試す必要があります。株式市場予測のためのいくつかの成功した商業パッケージがそれを使用していることを知っていますが、それはドキュメントの深部でのみ言及しています。一言で言えば、それは多層反復ニューラルネットワークなので、正しい道を歩んでいます。

隠れマルコフモデルは株式市場で人気があると思います。覚えておくべき最も重要なことは、データの時間的側面を保持するアルゴリズムが必要であることです。