Estoy de aprendizaje de aprendizaje de máquina a utilizar para el mercado de valores de previsión de precios. Mientras que hace que tengo esta pregunta. Si tomamos cualquier país con la bolsa que tiene más de una inversión en un recurso para el comercio y la inversión como de los productos básicos, acciones, futuros,opciones,forex, etc.
Supongamos que un quant quiere hacer una máquina de aprendizaje modelo para el precio de las acciones de predicción en el mercado de los estados unidos. Hay miles de empresas (2800) las acciones están listadas en la BOLSA de nueva york.
Cómo un quant hará un ML de modelo para predecir el precio de las acciones?
Actualmente lo que estoy haciendo es lo que enseño en ML modelo con los datos(OHLC) de una acción específica(por ejemplo, APPL entre 1990-2016) y usar esto como mi modelo estándar. Entonces yo uso esta norma modelo para predecir AAPLs u otros 2800 precio de la acción(por ejemplo: IBM,F). Pero este método tiene muchos inconvenientes y estos son los que una vez que viene a mi mente 1) la supervivencia de la nave sesgo 2) formado sólo en una stock y sólo tienen conocimiento acerca de su patrón.
entonces, ¿cómo un quant se entrena un modelo ML? En esta bolsa de los estados unidos ejemplo, él/ella/ello en lugar de crear un modelo general de 2800 acciones si se cree 2800 modelos individuales para 2800 las existencias y el uso es para la predicción de que la stock
ejemplo para la predicción de GM precio en el futuro, un ML modelo es creado para GM llama GMmodel y, a continuación, se usa para la predicción de GMs precio en el futuro. estoy en lo cierto?
- Aquí quiero decir quant como los individuos y las instituciones que utilizan la máquina de aprendizaje para el comercio
