Estoy construyendo un modelo de aprendizaje automático usando precios históricos y estoy usando datos de yahoo finance. Actualmente datos de yahoo finance tienen dos precios de cierre, uno normal (cierre) y otro ajustado (cierre adjunto). Mi pregunta es qué precio de cierre debo tomar para enseñar mi modelo ML. ¿Hay alguna (des)ventaja en usar el precio de cierre ajustado en lugar del precio de cierre?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
fbrereto
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Debe utilizar el precio de cierre de Adj
Si se utiliza el precio de cierre del Adj, se obtienen los valores ajustados del precio de cierre y, por lo tanto, la imagen justa en el caso de los eventos fuera de lo normal, como las divisiones y los dividendos. Utilizar el precio de cierre en lugar del precio de cierre adjunto proporciona valores irreales y falsos de métricas como los rendimientos, que podrían generar señales falsas en su modelo ML.
Simon
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Hmm no sé si estoy de acuerdo en que se utilice el precio ajustado. Por un lado, los precios ajustados ayudan a evitar el impacto de las acciones de las empresas, como las divisiones de acciones.
Por otro lado, el uso del precio ajustado incorpora los dividendos al precio y eso provocará un choque imprevisible en el precio. Tomemos un ejemplo: usted está haciendo una predicción sobre el movimiento de cada día. El cuarto día se paga un dividendo y hay ganancias de capital. Su modelo no podrá tener en cuenta el dividendo.
Creo que lo mejor es tomar los datos en bruto, ajustados por las acciones corporativas, y no incluir los pagos de dividendos en el precio.
