Фондовый рынок - очень волатильный рынок. Тенденции меняются в мгновение ока. Действительно, каждый желает получать огромную прибыль во время торговли. Хотя из-за неспособности понять, что движет ценами на акции, людям сложно привлечь к себе большое состояние.

Не все, кто хочет хорошо зарабатывать, готовы тратить время на анализ и понимание движения цен на акции. Они хотят, чтобы кто-то (возможно, какой-то инструмент) снял их боль и помог им инвестировать только в прибыльные сделки. Возникает вопрос, может ли машинное обучение быть таким инструментом или нет!

Бертон Малкиел в своем бестселлере Случайная прогулка по Уолл-стрит заявил , что «обезьяна с завязанными глазами бросает дротики в финансовые страницы газеты могут выбрать портфолио, которое будет так же хорошо, как и портфолио, тщательно отобранное экспертами ».

Прежде чем вы перестанете читать дальше и начнете искать обезьяну, метающую дротики, позвольте мне сказать вам, что в этом нет правды, обезьяна ничем не лучше людей в прогнозировании акций, но дело в том, что выбранные случайные портфели тоже могут вести Вам удачных прибыльных сделок. Если вы хотите более широко понять, почему я могу это заявить, вы должны прочитать эту статью.

Фондовый рынок регулируется множеством факторов, и каждая компания, зарегистрированная на фондовой бирже, по-разному реагирует на разные факторы. Не существует фиксированного способа, которым акции соответствуют этим факторам. Частные лица и инвестиционные организации хотят оставить задачу прогнозирования цен на акции машинам и хотят увеличить свою прибыль.

Популярность машинного обучения бесконечно росла, люди находят приложения из реальной жизни, где оно действительно может им помочь, и когда речь идет о зарабатывании денег, люди обычно больше сосредотачиваются на таких приложениях. Мы хотим совершать высокоприбыльные сделки и хотим судить о будущих тенденциях движения акций. Возникает вопрос: «Можно ли прогнозировать цены на акции с помощью машинного обучения»?

Я не хотел бы отвечать на этот вопрос просто и прямо: «Да» или «Нет», вместо этого я хотел бы обсудить идеи, проблемы и недостатки.

Машинное обучение учитывает все важные функции, а затем пытается оценить переданные в него данные, пытается найти некоторые закономерности в данных, но что, если определенного шаблона нет?

Есть два фактора, которые мы должны учитывать, пытаясь предсказать цены на акции с помощью методов машинного обучения.

  1. Технический: здесь учитывается оценка стоимости акций на основе некоторых наблюдений, предыдущих тенденций. Этот анализ основан на графиках, исторических данных по ценам акций.
  2. Фундаментальный: здесь учитывается внутренняя стоимость акций. Мотив в этом состоит в том, чтобы определить экономическую силу акции, ее позицию на рынке. Это также можно рассматривать как изучение настроений рынка по отношению к акциям.

Сбор данных о курсах акций не является проблемой. Существует множество API, которые могут помочь вам собрать эти данные, такие как AlphaVantage, Yahoo Finance, Google Finance. Эти данные включают цену открытия, цену закрытия, внутридневной максимум, внутридневной минимум, количество сделок в течение дня, объем торгуемых акций, процентное изменение цены и многие другие ключевые значения.

Когда кто-то пытается рассмотреть технический аспект, эти значения передаются в модели машинного обучения, эти модели должны предсказывать будущие тенденции. Самая большая проблема - решить, какой объем исторических данных следует использовать, поскольку прогноз будущих тенденций будет основываться на прошлом. Предположим, что акция демонстрирует восходящее движение в рамках подаваемых данных, тогда как можно ожидать, что машина покажет нисходящий тренд, даже если это предполагается.

Модель не знает, что изменилось всего за несколько дней, что направление прогнозов должно измениться. Прошлые внутридневные цены не могут судить о динамике курса акций в будущем.

Некоторым людям нравится делать свои ставки (точнее, сделки) на основе заголовков новостей. Теперь давайте попробуем предсказать цены акций, используя ежедневные новости. Давайте углубимся в то, что нужно для прогнозирования цен на акции с помощью новостей. Нам нужно сосредоточиться на мировых новостях, новостях страны, в которой находится штаб-квартира компании, и новостях стран, в которых компания работает.

Нам необходимо проводить анализ настроений в заголовках новостей. Это расскажет нам, как обстоят дела у компании. В нашем анализе настроений может быть три результата: положительный, отрицательный и нейтральный. Если новости положительные, мы можем надеяться на восходящее движение, отрицательные новости будут означать движение вниз, тогда как нейтральные могут означать, что движение может быть неопределенным.

Не становитесь слишком амбициозными, это еще не все. Если бы это было так просто, то в реальной жизни можно было бы размещать сделки через сентиментальный анализ новостей.

Новости сообщают массу о конкретном событии. Новости также не очень хороший вариант для прогнозирования тенденций движения акций, потому что рынок и конкретная акция, за которой вы следите, уже отреагировали на эти новости.

Теперь предположим, что новости, которые вы смотрели за день до совершения сделки, были положительными, вы ожидаете, что акция вырастет. Акции уже отреагировали на эту новость, и рынок в тот день замедлился, поэтому дальнейшего роста не ожидается. Таким образом, это контрастирует с тем, что ожидалось, поэтому ваша ставка становится менее плодотворной.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подведем итоги, проведя анализ нескольких алгоритмов самостоятельно. Нетрудно судить о движении акций вверх, если они работают хорошо и вам не нужен алгоритм машинного обучения, чтобы делать это за вас. Хотя анализ настроений в новостях может дать вам хоть какое-то преимущество.

Поэтому я определенно считаю, что прогнозирование цен на акции и тенденций с использованием доступных методов на данный момент невозможно, но, безусловно, станет возможным в будущем при дальнейших разработках в этой области.

Кроме того, я хотел бы упомянуть, что делать реальные ставки на свои кровно заработанные деньги просто на основе прогнозов алгоритмов машинного обучения не стоит.

Профессиональные трейдеры совершают сделки, основываясь на своем ожидании события, а не когда они читают о событии, которое произошло. Следовательно, ваша торговля должна основываться на вашем ожидании, вашем сознании.