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L’apprendimento automatico per prevedere il mercato azionario e la borsa

L’apprendimento automatico può prevedere con precisione il mercato azionario?
E renderci tutti ricchi nel processo ?

Da quando è stato inventato il mercato azionario, le persone hanno cercato di giocare al sistema e trovare un modo per battere il mercato.
Migliaia di teorie ed esperimenti sono stati condotti e testati nel corso degli anni, nessuno dei quali ha battuto definitivamente il mercato anno dopo anno.
Molti fattori vengono presi in considerazione quando si formano queste teorie come fondamenti aziendali, ambiente, domanda e offerta, psicologia degli investitori e così via.
Ma alcune persone credono che la speranza sia in arrivo con l’apprendimento automatico e che le sue vaste capacità un giorno potrebbero invertire questa tendenza e aprire la porta alle ricchezze per le persone.
In questo post risponderemo alla domanda se l’apprendimento automatico può prevedere il mercato azionario. Ma prima diamo un’occhiata a come funziona l’apprendimento automatico.
Come funziona l’apprendimento automatico
L’apprendimento automatico è una tecnica di analisi dei dati che apprende dall’esperienza utilizzando i dati computazionali per “apprendere” le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un’equazione predeterminata. In altre parole, diventa più intelligente quanto più vengono alimentati.
Questi algoritmi trovano schemi nei dati che generano intuizioni per prendere decisioni migliori e più intelligenti.
L’apprendimento automatico utilizza due tipi di tecniche per apprendere:

  1. Apprendimento supervisionato : forma un modello su dati di input e output noti in modo da poter prevedere output futuri. Le tecniche utilizzate per arrivare a queste conclusioni sono:
    un. Tecnica di classificazione : classifica i dati di input in categorie, ad esempio se un’e-mail è autentica o spam.
    b. Tecnica di regressione : questa tecnica prevede risposte continue come un cambiamento di temperatura
  2. Apprendimento senza supervisione : trova schemi nascosti nei dati e viene utilizzato per trarre inferenze da set di dati costituiti da dati di input senza risposte etichettate. Il tipo più comune di questo apprendimento è il raggruppamento che trova schemi o raggruppamenti nascosti nei dati, pensalo come una macchina per trovare i fatti dove esce e mette tutti gli oggetti simili in un gruppo.
    Ora che conosci un po ‘di come funziona l’apprendimento automatico, approfondiamo alcuni tentativi passati di prevedere il mercato azionario.
    Metodi di previsione stock passati
    Ognuno di questi due metodi è stato tentato in passato e alcune persone continuano a usarli anche oggi. Hanno i loro meriti e le loro cadute, ma alla fine non prevedono in modo affidabile il mercato come previsto.
  3. Analisi fondamentale – coinvolge i fattori economici che influenzano il prezzo di un titolo. Questi fattori includono stato patrimoniale, conto economico e rendiconto finanziario. Lo stato patrimoniale è un rendiconto finanziario che fornisce informazioni su attività, passività e patrimonio netto di una società tra le altre cose. Indica alla gente ciò che la società possiede e quali debiti deve pagare. Il conto economico elenca le entrate, le spese e se l’azienda sta guadagnando o perdendo denaro. Un rendiconto finanziario informa le persone su come il denaro entra e esce dal business. L’analisi fondamentale utilizza questi documenti per prevedere la direzione finanziaria di un’azienda.
  4. Analisi tecnica : viene utilizzata per anticipare ciò che pensano gli altri azionisti in base al prezzo e al volume delle azioni scambiate. L’analisi tecnica utilizza una serie di vari tipi di indicatori per fare previsioni su dove è diretto il prezzo dello stock. La chiave generale dell’analisi tecnica è capire se una tendenza sta salendo o scendendo e tentando di rilevare i modelli.
    Molte persone continuano a utilizzare i modelli di previsione del passato oggi convincendosi che funzionano. Ma non sono così affidabili come tendono a credere. L’apprendimento automatico offre risultati migliori? Esaminiamo di seguito alcuni modelli di apprendimento automatico e spieghiamo come funzionano.
    Modelli di previsione dell’apprendimento automatico
    Molte persone pensano che l’apprendimento automatico sia la risposta per prevedere costantemente che il mercato azionario diventerà ricco. Gli esperimenti sono stati testati in tutto il mondo alla ricerca della tecnica perfetta per fare ciò che è sempre stato impossibile. Questo rende le persone più difficili e credono di più che hanno l’algoritmo magico per raggiungere il Santo Graal. Ecco alcune delle tecniche utilizzate dalle persone:
    Media mobile : questa è una tecnica utilizzata nell’analisi tecnica che uniforma la cronologia dei prezzi facendo la media dei prezzi giornalieri per un certo periodo di tempo. Una media mobile viene calcolata in diversi modi a seconda del tipo (semplice o esponenziale). Una persona userebbe in genere dati storici come gli ultimi 30, 60 o 90 giorni con indicatori tecnici per prevedere un prezzo delle azioni.
    L’apprendimento automatico potrebbe utilizzare le reti neurali per scoprire modelli nei dati che altri sistemi non sono stati in grado di rilevare, fornendo così un vantaggio su di essi. Puoi eseguire esperimenti basati su determinati criteri ed esaminare i risultati. Se il risultato finale non fosse soddisfacente, è possibile modificare alcuni degli input di dati e altri fattori per determinare un risultato migliore.
    Regressione lineare : analizza due variabili separate al fine di definire una singola relazione ed è una misura utile per l’analisi tecnica e quantitativa nei mercati finanziari. Restituisce un’equazione che determina la relazione tra le variabili indipendenti e la variabile dipendente.
    Quando utilizzato nella machine learning, la regressione lineare è una tecnica semplice basata sull’apprendimento supervisionato. Questo è usato principalmente per scoprire la relazione tra variabili e previsioni. Come sottolineato da Aishwarya Singh in questo articolo :
    La regressione lineare è una tecnica semplice e abbastanza facile da interpretare, ma ci sono alcuni ovvi svantaggi. Un problema nell’uso degli algoritmi di regressione è che il modello si adatta alla colonna della data e del mese. Invece di prendere in considerazione i valori precedenti dal punto di previsione, il modello considererà il valore dalla stessa data di un mese fa o dalla stessa data / mese di un anno fa.
    Memoria a breve termine (LTSM) – è un’architettura di rete neurale artificiale artificiale in grado di elaborare singoli punti dati e intere sequenze di dati. L’unità comune è composta da una cella, un gate di ingresso, un gate di uscita e un gate di dimenticanza.
    Poiché LTSM utilizza celle di memoria che sostituiscono i neuroni artificiali nello strato nascosto della rete, possono associare efficacemente le memorie nel tempo. Ciò offre il vantaggio di cogliere i dati in continua evoluzione che si verificano nel mercato azionario.
    Conclusione
    Prevedere il mercato azionario è sempre stato uno dei compiti più difficili intrapresi dagli umani. Migliaia e migliaia di ore sono state impiegate nel tentativo di trovare un tempo costante e battere il mercato. Nessuno è riuscito fino a questo punto, nemmeno gli investitori professionali che hanno ragione solo la metà delle volte.
    È arrivato l’apprendimento automatico e la gente crede che abbia la capacità di prevedere il mercato azionario e renderlo ricco. Sfortunatamente, le azioni si muovono costantemente e non sempre per ragioni che sono state comprese. Ad esempio, un imprenditore di nome Jeff Stibel ha avviato il Tiger Bulls and Bears Index che tracciava quanto sarebbe stato bello il mercato azionario quando Tiger Woods avesse vinto dei tornei qualche tempo fa. Abbastanza divertente l’Indice che questo gentiluomo ha iniziato ha dato un rendimento altrettanto buono di quello che qualsiasi operatore di borsa avrebbe potuto dare.
    La risposta alla domanda può prevedere che l’apprendimento automatico preveda che il mercato azionario è no. Questa tecnologia fornirà solo il minimo vantaggio rispetto ad altre strategie di investimento tradizionali.
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