Svm stock options

Uma estrutura de negociação de estoque híbrido integrando análises técnicas com técnicas de aprendizado de máquinas Rajashree Dash a. . 1. Pradipta Kishore Dash b. 2. um Departamento de Engenharia de Ciência da Computação, ITER, Siksha lsquoOrsquo Anusandhan University, Bhubaneswar, Odisha, 751030, Índia b Siksha lsquoOrsquo Anusandhan University, Bhubaneswar, Odisha, 751030, Índia Recebido em 30 de dezembro de 2017, revisado em 3 de março de 2017, aceito em 8 de março de 2017 Disponível em 22 de março de 2017. Neste documento, propõe-se um novo sistema de suporte à decisão usando uma rede de neurônios artificiais de ligação funcional computacional eficiente (CEFLANN) e um conjunto de regras para gerar as decisões comerciais de forma mais eficaz. Aqui, o problema da previsão de decisão de negociação de ações é articulado como um problema de classificação com três valores de classe que representam os sinais de compra, retenção e venda. A rede CEFLANN utilizada no sistema de suporte à decisão produz um conjunto de sinais de negociação contínua dentro do intervalo 0ndash1, ao analisar a relação não linear entre alguns indicadores técnicos populares. Além disso, os sinais de comércio de saída são usados ​​para rastrear a tendência e para produzir a decisão de negociação com base nessa tendência usando algumas regras de negociação. A novidade da abordagem é gerar os pontos de decisão de negociação de ações rentáveis ​​através da integração da capacidade de aprendizagem da rede neural CEFLANN com as regras de análise técnica. Para avaliar o uso potencial do método proposto, o desempenho do modelo também é comparado com algumas outras técnicas de aprendizado de máquina, como o Support Vector Machine (SVM), o modelo Naive Bayesiano, o modelo de vizinho mais próximo (KNN) e o modelo de Árvore de Decisão (DT). Negociação de ações Análise de tendências de ações Indicadores técnicos CEFLANN 1. Introdução Com a era da globalização econômica e a facilidade da tecnologia digital, a geração e acumulação de dados financeiros atingiu uma taxa sem precedentes. O crescente volume de dados ultrapassou em muito a capacidade de um ser humano analisá-los manualmente. Mais uma vez, os dados das séries temporais financeiras são mais complicados do que outros dados estatísticos devido às tendências a longo prazo, variações cíclicas, variações sazonais e movimentos irregulares. Estes são altamente afetados por muitos fatores externos, como muitos altamente inter-relacionados econômicos, políticos, sociais e mesmo se o comportamento psicológico do investidor. O crescimento contínuo de tais dados altamente flutuantes e irregulares apresentou a necessidade crítica de desenvolver abordagens mais automatizadas para a análise eficiente de dados financeiros maciços para extrair estatísticas significativas disso. Sendo um processo de explorar o conhecimento oculto útil, a mineração de dados criou seu próprio nicho na análise de séries temporais financeiras. Fornece vias para que os investidores tomem decisões proativas e orientadas para o conhecimento para obter ganhos bem-sucedidos com menor risco de investimento. Ganhar alto lucro é o objetivo final de um investidor que participa no mercado financeiro. Há tantas oportunidades de investimento como a negociação (ou seja, comprar e vender) títulos, ações, câmbio e metais preciosos, etc. presentes em um mercado financeiro. A negociação no mercado de ações é um dos canais populares de investimento financeiro. Os investidores no mercado de ações podem maximizar seus lucros comprando ou vendendo seus investimentos no momento adequado. A chave para obter altos lucros na negociação de ações é descobrir o tempo de negociação adequado com o risco mínimo de negociação. Mas é sempre difícil decidir o melhor momento para comprar ou vender devido ao comportamento altamente flutuante e dinâmico do mercado acionário. Os indicadores técnicos são o principal interesse para a maioria dos pesquisadores em monitorar os preços das ações e para ajudar os investidores a estabelecer regras de negociação para as decisões do buyndashsellndashhold. Os indicadores técnicos são produzidos com base em dados históricos de estoque. Portanto, a decisão de negociação tomada com base em indicadores técnicos específicos nem sempre pode ser mais lucrativa. Na literatura, várias ferramentas de mineração de dados e inteligência artificial foram aplicadas para analisar indicadores técnicos na tentativa de encontrar os melhores sinais comerciais. 1. 2. 3 xA0andxA04 A obtenção de lucros ou prejuízos da negociação de ações depende, em última análise, da análise do movimento futuro de valores de preços de ações altamente flutuantes e irregulares. A classificação bem sucedida dos movimentos ascendentes e descendentes nos valores do índice de preços das ações pode não só ser útil para os investidores para fazer estratégias de negociação efetivas, mas também para que o formulador de políticas monitore o mercado de ações. Acompanhar os aumentos e os descontos sobre a história das ações individuais reduzirá a incerteza associada à tomada de decisões de investimento. Os investidores podem escolher os melhores momentos para comprar e vender o estoque através de uma análise adequada das tendências das ações. Na literatura, uma série de modelos que combinam análise técnica com técnicas computacionais inteligentes estão disponíveis para a previsão de movimentos do índice de preços das ações 5. 6 xA0andxA07 Patra, Thanh, ampère Meher, 2009). Neste estudo, o problema da previsão de decisão de negociação de ações é articulado como um problema de classificação com três valores de classe representando os sinais de compra, retenção e venda. O principal objetivo deste estudo é desenvolver um novo sistema de suporte à decisão usando uma rede de rede neural artificial de ligação funcional computacional (CEFLANN) e um conjunto de regras baseadas em análises técnicas, para gerar as decisões comerciais de forma mais eficaz. Em vez de treinar a rede CEFLANN usando o algoritmo tradicional de propagação traseira, a aprendizagem ELM é proposta para a rede. Seis indicadores técnicos populares calculados a partir dos valores históricos dos preços do índice de ações são utilizados como características de entrada para o modelo proposto. A rede CEFLANN é aplicada para capturar a relação não-linear entre os indicadores técnicos e os sinais comerciais. Em vez de usar valores de classe discretos durante o treinamento da rede, um sinal de negociação contínua dentro do intervalo 0ndash1 é alimentado na rede. Os novos sinais de negociação no intervalo 0ndash1 podem fornecer informações mais detalhadas sobre negociação de ações relacionadas às variações de preços originais. Além disso, as saídas do modelo CEFLANN são transformadas em uma estratégia de negociação simples com sinais de compra, retenção e venda usando regras adequadas. O desempenho do modelo é avaliado com base na porcentagem de lucro obtida durante o período do teste. O modelo CEFLANN também é comparado com algumas outras técnicas conhecidas de aprendizado de máquinas, como a máquina de vetores de suporte (SVM), 5. 6. 8 xA0andxA09 modelo bayesiano nativo, modelo de vizinhança mais próxima (KNN) 2 xA0andxA09 e modelo de árvore de decisão (DT) 10. O restante do documento está organizado nas seções seguintes. A Seção 2 destaca as revisões relevantes sobre diferentes técnicas de aprendizado de máquina utilizadas no comércio de ações. A Seção 3 especifica os detalhes da rede CEFLANN seguidos pelos detalhes da ELM Learning na Seção 4. A Seção 5 descreve as etapas detalhadas do sistema de suporte à decisão para gerar pontos de decisão de negociação de ações. A Seção 6 mostra os resultados experimentais obtidos a partir da análise comparativa. Finalmente, a Seção 7 contém as observações finais. 2. Pesquisa de literatura Embora a maioria das análises das séries temporais financeiras envolvam previsão do preço das ações ou flutuação, mas a negociação do mercado de ações é outra área de pesquisa popular. A obtenção de lucros ou prejuízos da negociação de ações depende, em última análise, da análise do movimento futuro de valores de preços de ações altamente flutuantes e irregulares. Na literatura, uma série de modelos que combinam análise técnica com técnicas inteligentes computacionais estão disponíveis para previsão de movimentos do índice de preços das ações e para negociação de ações. Na Ref. 11 uma nova estrutura de negociação que melhora o desempenho dos sistemas de negociação baseados em aprendizagem de reforço é proposta para fazer sugestões de compra e venda para os investidores em suas ações diárias, de modo a maximizar seus lucros no mercado de ações dinâmico. Na Ref. 12 propõe-se um novo modelo que utiliza Representação Linear Piecewise (PLR) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) para analisar as relações não-lineares entre o preço fechado de estoque e vários índices técnicos e capturar o conhecimento de sinais comerciais que estão ocultos em dados históricos. O modelo ANN aprovado é usado para prever os futuros sinais comerciais em uma base diária. Em segundo lugar, uma decisão de negociação é desencadeada pelo desenvolvimento de um sistema de decisão de limiar dinâmico. Outro modelo de previsão que integra a janela dinâmica baseada em maiúsculas e minúsculas (CBDW) e a rede neural é aplicado por 13 para prever os pontos de viragem corretos na negociação de ações, de modo a maximizar a receita de investimento. Na Ref. 2 um método que utiliza em conjunto o conhecido classificador k-NN e algumas ferramentas comuns de análise técnica, como indicadores técnicos, stop loss, stop ganho e filtros RSI, são propostos com o objetivo de investigar a viabilidade de usar um sistema de negociação inteligente no mercado real Condições, considerando empresas reais da Satildeo Paulo Stock Exchange e custos de transação. Um sistema efetivo de detecção de sinal comercial usando Representação Linear Piecewise (PLR) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) é proposto em 14 para capturar o conhecimento de sinais comerciais escondidos nos preços históricos, analisando as relações não-lineares entre o preço fechado de estoque e vários índices técnicos. A decisão de negociação no modelo também é desencadeada por um limite de limite dinâmico que ajuda a ganhar um valor de lucro significativo durante a negociação. Na Ref. 3 um sistema de negociação baseado em análise fundamental ou de cartografia foi projetado para melhorar as técnicas de investimento. A principal ideia do sistema é gerar pontos de negociação com base em um indicador financeiro, ou seja, índice de força relativa, que é ainda calculado por uma rede de transmissão neural avançada. Outro sistema de comércio inteligente, utilizando a análise técnica, o Algoritmo de Colônia de Abelha Artificial (ABC), uma seleção de valores passados, a classificação de vizinhança mais próxima (k-NN) e sua variação, a Classificação Adaptativa e o Vizinho Próximo é discutido em. 4 Na Ref 15 a O modelo de série de tempos difusos de alta ordem, baseado em particionamento baseado em entropia e modelo de expectativa adaptativa, mostrou sua superioridade em comparação com outros modelos convencionais de séries temporais difusas na geração de regras de decisão como referências de investimento para investidores em ações. O VM é geralmente usado para classificações binárias. Mas um ramo de SVM, regressão SVM ou SVR, é capaz de ajustar uma função contínua aos dados. Isto é particularmente útil quando a variável prevista é contínua. Aqui tentei alguns casos muito simples usando pacote libsvm matlab: 1. Recurso 1D, use a 1ª metade para treinar, 2da metade para testar. O encaixe é muito bom. 2. Ainda 1D, mas, aparentemente, os dados não são lineares. Então eu uso SVR não linear (base radial). O encaixe é bom. 3. E se tivermos muitas dimensões Aqui tentei espaço de recursos com até 100 dimensões e calculava a correlação entre os valores previstos e os valores reais. Para SVR linear (azul), o número de dimensões doesn8217t afeta a correlação muito. (Vermelho: não-linear, azul: linear, mesmo dados para ambos os casos) maldição de dimensão Uma propriedade de SVR que eu gosto é que, quando duas características são semelhantes (ou seja, altamente correlacionadas), seus pesos são semelhantes. Isso contrasta com a propriedade 8220winner take all8221 do modelo linear geral (GLM). Esta propriedade é desejada na análise de imagens cerebrais: voxels vizinhos têm sinais altamente correlacionados e você quer que eles tenham pesos semelhantes. Sobre o desempenho: se os recursos diferentes tiverem escalas diferentes, a normalização dos dados melhorará a velocidade do libsvm. Além disso, o parâmetro de custo c também afeta a velocidade. O maior c é, o libsvm mais lento é. Para os dados simulados que usei, os parâmetros don8217t afetam a precisão. A função de normalização (copie e salve-a em normalize. m): tente Stork, uma ferramenta de pesquisa que desenvolvemos. O Stork é um aplicativo de alerta de publicação desenvolvido por nós em Stanford. Como pesquisador, muitas vezes esquecemos de acompanhar publicações importantes - e é praticamente impossível pesquisar muitas palavras-chave ou pesquisadores todos os dias. Stork pode nos ajudar a pesquisar todos os dias e nos notifica quando existem novos publishergrants. Como o Stork me ajudou Sobre o autor: Xu Cui é cientista de pesquisa de cérebro humano na Universidade de Stanford. Ele mora na área da baía nos Estados Unidos. Ele também é o fundador da Stork (aplicativo de alerta de publicação inteligente), PaperBox e BizGenius. Ele nasceu na província de Henan, na China. Ele recebeu educação na Universidade de Pequim (BS), Universidade de Tennessee (Knoxville) (MS), Baylor College of Medicine (PhD) e Universidade de Stanford (PostDoc). Consulte Mais informação. Oi. Outra pergunta, quando I8217m usando svmtrain, recebo esse erro: 8220 O grupo deve ser Vector.8221 Os dados de entrada não são vetores. Eu tenho 4 colunas para dados de entrada. E outro problema é que, quando eu quero usar um vetor de dados para entrada em outro trabalho, recebo esse erro: 8220. Erro ao usar gt sprintf A função não está definida para entradas escassas. Erro no gt num2str em 129 t sprintf (f, x (i, :)) Erro no gt grp2idxgtuniquep a 85 b cellstr (strjust (num2str (b), 8216left8217)) Erro no gt grp2idx a 23 gn, i, g uniquep ( S) nomes do grupo bunique Erro no gt svmtrain em 128 g, groupString grp2idx (nomes do grupo) Erro no gt libsvmTest em 19 modelo svmtrain (Xtest, Xtrain, opções) 8221 I8217m ansioso para ouvir de você. Obrigado pelo seu tempo, 24 de maio de 2017 às 02:53 43 Olá, por que você não normalizou 8220y8221 24 de maio de 2017 às 17:20 44 Hamed Boa pergunta. Eu realmente não sei por que as pessoas normalmente não normalizam. Se você descobrir o motivo, por favor me avise. 11 de junho de 2017 às 03:15 45 eu quero saber como instalar o libsvm no matlab. Dê os procedimentos passo a passo como eu sou iniciante. 25 de junho de 2017 às 10:37 46 Oi, testei seu pacote SVM para regressão, usando matlab 7.10 (R2018a) primeiro há uma mensagem de erro sobre normalizar, usei x eliminado x normalize (x) e substitui x mapstd (x ), No entanto, sempre há mensagem de erro. Função ou método indefinido 8217svmtrain8217 para argumentos de entrada do tipo 8216double8217 porquê. É possível dar um exemplo para segui-lo, para efeitos de regressão entrada finalidade, é claro, obrigado 25 de junho de 2017 às 10:45 47 Tar Tar, você adicionou libsvm no caminho de matlab 30 de junho de 2017 às 02:15 48 Olá, eu Adicionou o caminho para matlab, como: addpath (8217c: matlablibsvm8217), mas sempre há mensagem de erro rror em gt testsvr em 26 ticmodel svmtrain (y (1: N2), x (1: N2,:), - s 4 - T 2 - n num2str (ii2) - c num2str (1)) toc porquê. 17 de julho de 2017 às 00:26 49 eu sou novo na regressão do vetor de suporte e usando SVR para a previsão do sales8230can você me forneceu o algoritmo do SVR em libsvm8230. 1 de agosto de 2017 às 05:34 50 Oi, eu quero usar o libsvm no Windows. Eu o baixei do site, extraí-lo. Agora o que fazer depois não estou recebendo, por favor, você poderia explorá-lo passo a passo. Embora seja uma pergunta simples, mas eu sou novo nisso. 24 de setembro de 2017 às 01:25 51 Oi, na regressão svm, quando queremos provar a fórmula, temos alfa e alfa-, em libsvm, onde posso encontrar o valor desses alfa 5 de outubro de 2017 às 15:22 52 Your Libsvm O tutorial é muito útil, obrigado pelo mesmo. Estou usando matlab. Eu tenho 4 colunas amplo 55 linhas de dados (números reais) como a escala para este amplificador de dados como converter os dados para o amplificador de formato libsvm no formato libsvm, também podemos dar o arquivo testing. txt no separador de vírgulas ou no separador separado. Por favor, me avise sua sugestão para fazer a seguinte redução de escala ao formato de dados libsvm. Como normalizar ou dimensionar os dados para 1,1 em matlab. Estou usando kernel RBF, a precisão é muito baixa, usei matlab. Ansioso pela sua resposta 5 de outubro de 2017 às 15:32 53 Syeda Eu atualizei esta publicação e adicionei a função de normalização lá. 31 de outubro de 2017 às 10:39 54 Oi Eu quero usar seu código para encontrar a saída da estimativa se o conjunto de treinamento for constituído por (x, y) x sendo a entrada e y sendo a saída e o conjunto de teste é (x8217, y8217) . Dado x8217, temos que estimar y8217. Por favor, ajude-me. 5 de novembro de 2017 às 11:03 55 Navneet Sinta-se livre para usar o código. 12 de novembro de 2017 às 21:58 56 Eu tenho dados como abaixo: GÉNERO Nacionalidade Grau Idade (Dias) Serviço (Dias) F Holandês CC.02 10679 789 F Sul Africano CC.03 9313 1263 M Brasileiro FD.06 17150 1443 F Chinês CC.02 8190 152 M Trinidadian CC.02 9196 722 F Filipino CC.03 10418 2018 F Filipino CC.03 9628 1082 F Francês CC.04 10556 1950 12 de novembro de 2017 às 22:07 57 Tenho os dados abaixo: com Serviço Como vetor de saída, tamanho total da amostra sendo 4500 GÉNERO Nacionalidade Grau Idade (dias) Servicedays) F Holandês CC.02 10679 789 F Sul Africano CC.03 9313 1263 M Brasileiro FD.06 17150 1443 F Chinês CC.02 8190 152 M Trinidadian CC .02 9196 722 F Filipino CC.03 10418 2018 F Filipino CC.03 9628 1082 F Francês CC.04 10556 1950 Sendo um novo ser para SVM, me ajude na preparação dos dados, pois o vetor de entrada não está em formato numérico 8211 dados de atualização 8211choosing C, gamma 8211predicting é o código usado acima pode ser usado para resolver 14 de novembro de 2017 às 11:50 58 Para dados categóricos, você pode convertê-los em Valores numéricos. Por exemplo, um atributo de três categorias, como pode ser representado como (0,0,1), (0,1,0) e (1,0,0). Escala: escala linear para o intervalo -1 a 1 ou 0 a 1 Você pode usar o código acima Mais informações: csie. ntu. edu. tw 17 de novembro de 2017 às 13:17 59 Xu Cui Obrigado Xu Chi, Em Meus dados, Se eu tiver 100 nacionalidades, então eu preciso representar no atributo de categoria de categoria 100