¿Cómo ayuda la agrupación de kmeans en la predicción de tendencias de acciones?

Answer 1

Yo personalmente no seguiría el camino k-means para la predicción del precio de las acciones. La predicción es una tarea de regresión, más adecuada para modelos supervisados. K-means, y la mayoría de las otras técnicas no supervisadas se utilizan generalmente para fines de descubrimiento de información. Las existencias son datos de series temporales, y existen mejores formas de analizarlas.

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Dicho esto, si desea usar k-means con este tipo de datos, le sugiero que tome de 2 a 3 años de datos, tómelos de 9 a 12 meses a la vez y agrúpelos. Lo que obtienes parece una especie de estacionalidad en tus grupos. Mire los bordes del clúster, y cuando haga esto para muchas acciones, podría construir una cartera alrededor de los cambios estacionales más grandes en la dirección positiva. En su parcela, significaría comprar a mediados de enero y mantener hasta mediados de marzo.

Los cambios negativos pueden ayudar a establecer cheques, como vender a mediados de junio.

Answer 2

Como se señaló en otras respuestas, no se confunda con la palabra “patrón”.

K-means es una solución a un problema que no tienes aquí. Ayuda a descubrir patrones no accesibles directamente en los datos.

No es necesario con series de tiempo financieras. Tienes todo lo que necesitas en los datos. Puedes predecir con regresiones.

Además, predecir las tendencias bursátiles no es tan difícil. Tiene como máximo 15-20 funciones para una tonelada de datos. Muchas personas han alcanzado un 70-75% de precisión para un período de predicción de 40-60 días. SVM parece funcionar mejor.

Ahora, si desea hacer predicciones el mismo día o al día siguiente y comerciar con ellas, no creo que nadie haya encontrado una solución para eso todavía, porque las predicciones destruyen las predicciones, en tiempo real. Casi todo el mundo está equipado con sistemas inteligentes de comercio. Todos tienen acceso a las predicciones. Cuando el juego es de frente a los demás, una tendencia visible ya es un fantasma. Hasta ahora, ninguna solución es mejor que lanzar una moneda …

Otro lugar es el análisis de sentimientos, feeds de Twitter, redes neuronales, etc., como una forma de informar el análisis de datos. Definitivamente un juego de gran empresa, debido a la cantidad de datos y potencia requerida. E incluso los jugadores más grandes lo están dando un paso a la vez, analizando esto principalmente para el análisis de riesgos.

Answer 3

Creo que la premisa de esta pregunta no está bien establecida. K-means es un algoritmo no supervisado que se usa para identificar grupos o estructuras en los datos y no se usa para la predicción o más bien para el pronóstico. Este es un problema de predicción de series de tiempo o de alguna manera un problema de regresión. Según lo sugerido por el usuario de Quora, ¿puede haber datos históricos que no sean un buen indicador del precio de las acciones o puede que necesite más información sobre esos precios, como por qué el precio subió una semana en particular en septiembre de 1998?

Incluso en estos grupos que obtuvo, uno solo puede ver 3 grupos, pero no puede decir cuál sería el precio de la acción, por ejemplo, [matemáticas] 19 ^ {th} [/ matemáticas] diciembre-2015. Además, ¿cómo sabe que solo existen 3 grupos en estos datos? ¿Por qué no 5, 10, 100? La agrupación en clúster solo puede brindarle información sobre las agrupaciones, pero no sobre el precio futuro de una acción.

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Answer 4

Antes de que comprenda la implementación de cualquier algoritmo de inteligencia artificial, mi consejo será comprender primero cómo funciona este Algo. Una vez que comprenda el propósito y trabaje, puede aplicarlo fácilmente a cualquier implementación como Stocks.

tratemos de entender KMeans

Aquí hay un grupo de puntos en el espacio y desea tener 2 grupos de estos

Primer paso coloca 2 puntos en cualquier lugar, incluso al azar

Ahora viene la parte iterativa. K-Mean algo moverá puntos relativos a grupos de modo que ambos puntos estén en el medio de 2 grupos. Como esto es iterativo, algo puede iterar cientos de veces si tenemos un mayor número de puntos y un mayor número de grupos. Después de que cada punto de iteración se mueva a sus centros naturales y en cada iteración, cada punto puede unirse a un grupo u otro

En algún momento no habrá movimientos posibles. Todos los puntos pueden pertenecer a un grupo u otro.

Una vez que comprenda el algo anterior, ahora piense cómo se puede implementar esto o cualquier escenario que necesite agrupamiento.

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Answer 5

lo único que puedes hacer es que el 1 de enero deberías estar de vacaciones.

¡Esa es una maravillosa “visión procesable”! Puede preparar su esquí e ir a los Alpes italianos con eso sin preocuparse de que su cartera se mueva (yo también soy parcial).

Se sorprenderá de la cantidad de documentos de Machine Learning (también de los grupos principales) con ideas similares …

Answer 6

No creo que lo que hiciste sea útil para predecir los futuros precios de las acciones.

Y, en general, los valores de acciones anteriores son predictores muy pobres de los precios futuros. Necesita más información si desea hacer predicciones significativas (e incluso entonces, está compitiendo con los mejores analistas del mundo que trabajan para varios bancos y fondos)