Где я могу найти демонстрационные алгоритмы для анализа исторических курсов акций?
Попытайтесь пустить в ход отделение налево, которое сохранит их всех на той же строке - предполагающий, что существует достаточно интервала.
8 ответов
Базовый обучающий алгоритм, с которого можно начать, - это двойное пересечение скользящей средней . Просто нанесите на график быстрые (скажем, 5-дневные) и медленные (скажем, 10-дневные) скользящие средние цены закрытия акции, и у вас будет слабый предсказатель того, когда покупать длинные (быстрая линия идет выше медленной) и продавать короткие (медленные линия проходит над постом). После того, как это заработает, вы можете реализовать экспоненциальное сглаживание (см. Ранее связанную статью в вики)
. Это было бы неплохим началом. Взгляните на другие методы технического анализа , но имейте в виду, что это довольно опасный метод торговли.
Обновление: Что касается его практического применения? Вы программист PHP, поэтому вот библиотека диаграмм для PHP . Это тот, который я использовал несколько лет назад для этого самого проекта, и он отлично сработал. Может быть, кто-то еще может порекомендовать лучший. Если вам нужен бесплатный источник данных, взгляните на Yahoo! Исторические данные по финансам . Они распространяют файлы CSV, содержащие ежедневные цены открытия, цены закрытия, объем торгов и т. Д. Практически каждой проиндексированной корпорации.
Посмотрите алгоритмы на investopedia и FM Labs , где есть формулы для многих индикаторов технического анализа.
Для начала вам понадобится солидный математический фон: статистика в целом, корреляционный анализ, линейная алгебра ... Если вы действительно хотите продвинуть это, проверьте размерную транспозицию. Тогда вам понадобится прочная основа в Data Mining . Ассоциации могут быть полезны, если вы хотите связать строгие числовые данные с заголовками новостей и другими событиями.
Одно можно сказать наверняка: вы, скорее всего, не найдете готовых алгоритмов, которые сделают вас богатым. ..
Я знаю человека, который пытается именно это ... Он в некоторой степени успешен (это означает, что он не теряет деньги, а немного зарабатывает) и создает свои собственные алгоритмы ... Я должен упомянуть, что у него есть докторская степень в Актуарная наука .
Вот еще несколько ссылок ... надеюсь, они немного помогут
Вот шаблон для тебя http://ddshankar.files.wordpress.com/2008/02/image001.jpg
Могу я предложить вам немного почитать о фильтре Калмана? Википедия - неплохое место для начала: http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter/
Это должно дать вам небольшую справочную информацию о проблеме оценки и прогнозирования переменных некоторой системы (в данном случае фондовой биржи).
Но фондовый рынок ведет себя не очень хорошо, поэтому вы можете ознакомиться с нелинейными расширениями KF. Да, в статье в Википедии есть разделы о расширенном KF и о KF без запаха, но вот введение, которое является чуть более подробным: http://cslu.cse.ogi.edu/nsel/ukf/
Я полагаю, если бы кто-нибудь когда-либо пробовал это раньше, то это было бы во всех новостях и очень хорошо известно. Так что вы вполне можете что-то понять.
Я бы начал с хорошего введения в анализ временных рядов и продолжил. Если вы заинтересованы в поиске шаблонов, тогда вам будет интересен термин «1D-Pattern Matching». Но для этого вам нужны хорошие функции, поэтому введите в Google «Извлечение признаков во временных рядах» . Вспомните GiGo . Поэтому перед началом работы убедитесь, что у вас есть безошибочные данные о ценах на акции за достаточно длительный период времени.
Используйте TradeStation
Это платформа, которая позволяет вам писать программное обеспечение для анализа исторических данных по запасам. Вы даже можете написать программы, которые будут торговать акциями, и вы можете протестировать свою программу на исторических данных или запустить ее в реальном времени в течение дня.
Экономьте свое время и используйте такие программы, как NinjaTrader и Wealth-Lab. Обе они являются отличными платформами технического анализа и используют C# в качестве языка программирования для определения ваших торговых правил. Все возможные технические индикаторы, которые вы можете себе представить, уже включены, а если вам нужно что-то более продвинутое, вы всегда можете написать свой собственный индикатор. Вам также потребуется много данных для того, чтобы ваш анализ был статистически значимым. Для американских акций и ETF посетите www.Kibot.com. У нас есть хороший опыт использования их данных.