Estoy integrando el Análisis Técnico con el Deep Learning para la primera fase de mi investigación. Quería saber cómo debo elegir (o agrupar) las acciones como datos de entrada y si debe haber relación entre las acciones seleccionadas.
Para profundizar, he visto que los investigadores utilizan diferentes valores, algunos eliminan los valores de las empresas por debajo de cierta capitalización de mercado, otros utilizan todo el gráfico de precios históricos del S&P 500, y no encuentro la razón de su elección. ¿Existe una práctica recomendada para seleccionar los conjuntos de datos o debo hacerlo de forma intuitiva?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Hay algunas exclusiones que he visto habitualmente:
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Excluyendo los valores poco negociados. El precio que aparece en su feed de datos puede no estar relacionado con los precios reales negociados.
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Filtro para los locales ADR/Pink. Puede encontrar acciones que cotizan en varios lugares de forma que le haga pensar que son grandes para las operaciones de pares cuando en realidad son la misma acción, pero sólo con diferencias de comilla. Por ejemplo, CS (Credit Suisse NYSE ADR) y CSGKF (Credit Suisse Pink Sheet Local). La detección de la colinealidad también puede ser útil...
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Retirada de acciones tras el anuncio de adquisición de la empresa. Una vez que se adquiere una acción por una cantidad fija, perderá muchas de las propiedades que se intentan analizar.
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Manejar los problemas de sincronización de la hora. Algunos conjuntos de datos le mostrarán "precios de cierre/liquidación" que se toman en diferentes momentos. Por ejemplo, un precio de cierre de las acciones estadounidenses se toma a las 4:00pm EST, un precio de cierre de un contrato de petróleo se toma a las 2:30pm EST, y un precio de cierre de un futuro de bonos se toma a las 3:00pm. Si su algoritmo le dice que compre petróleo si XOM cierra por encima de su media móvil de 20 días y piensa que podría haber realizado una transacción a las 4:00pm al precio de las 2:30, entonces puede imaginar los errores que se producirán.
Y una cosa importante que hay que volver a proyectar:
Muchos conjuntos de datos dejarán de lado las acciones que hayan sido adquiridas o hayan dejado de cotizar en bolsa. Al analizar los datos históricos, hay que asegurarse de que el conjunto de datos incluye los nombres candidatos que realmente cotizaban en ese momento.
