Tengo una pregunta sobre los bosques aleatorios y cómo podrían utilizarse en el comercio. He oído que los bosques aleatorios se utilizan para la clasificación, ¿es eso cierto? Si es así, ¿podría alguien dar un ejemplo de qué tipo de clasificación ayuda?
Si no es así, ¿para qué se utilizan los bosques aleatorios en las finanzas cuánticas?
Una aplicación muy interesante de los bosques aleatorios se encuentra en el siguiente artículo, que presenta un modelo para predecir cuándo el rendimiento del mercado de valores a corto plazo será negativo:
Davis, Carter, Predictable Downturns (28 de junio de 2018). Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=3204773 o http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3204773
Resumen
Eugene Fama afirmó en su conferencia del Premio Nobel que "no hay pruebas estadísticamente fiables de que los rendimientos esperados de las acciones sean veces negativos" (2013). Sin embargo, varios modelos teóricos como como Barberis et al. (2015) y Barlevy y Veronesi (2003) implican que los rendimientos esperados de las acciones son a veces negativos. Este trabajo proporciona evidencia de que el exceso de rentabilidad bursátil agregada esperada es veces son negativos, y que las carteras compuestas por las acciones más líquidas más líquidas también tienen caídas predecibles. Este trabajo presenta un modelo de previsión que se basa exclusivamente en información ex-ante para predecir las caídas del mercado bursátil sólo cuando la confianza en una caída de una caída es relativamente alta, y muestra que el exceso de rendimiento medio en los días en los que el modelo de previsión predice una caída es de -13,9 puntos básicos. es de -13,9 puntos básicos. La volatilidad y las variables clásicas de rentabilidad de los factores de los factores clásicos son suficientes para predecir las caídas en la muestra y son los son los predictores más potentes de las caídas. Una cartera de sincronización del mercado que utilice de mercado utilizando estas predicciones ex-ante genera una rentabilidad ajustada al riesgo de 3,5 puntos básicos por día, anualizado a un rendimiento medio ajustado al riesgo del 8,8%. ajustado al riesgo.
Un resumen del documento puede encontrarse aquí (lamentablemente, detrás de un muro de pago):
https://www.cxoadvisory.com/31412/equity-premium/avoiding-negative-stock-market-returns/
Para ser más precisos, los bosques aleatorios funcionan construyendo múltiples árboles mediante el uso de muestras con reemplazo a partir de los mismos datos de entrenamiento. Cada árbol se construye también utilizando un subconjunto aleatorio de las características (atributos). La poda suele realizarse para cada árbol antes de su inclusión. Los valores de las hipótesis son el resultado del promedio de todos los árboles. Uno de los principales usos de los bosques aleatorios es la reducción de la varianza. Si el problema es el sesgo, hay que utilizar el boosting (Adaboost).
Comprueba esto: http://allenfrostline.com/2017/03/12/strategy-xgboost-classification-technical-indicators/
También hemos utilizado la RF y hemos obtenido resultados comparables: https://www.researchgate.net/publication/315542322_Exposition_on_Random_Forest_A_stock_example
Se han combinado en un solo documento que también habla de acciones específicas de las grandes empresas farmacéuticas. Envíeme un correo electrónico si lo necesita.
Puede encontrar una implementación en Excel y VBA de Random Forest utilizando la librería de código abierto ALGLIB aquí
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