使用人工智能(AI)预测股票价格

Question

给出一组与Motley Fool CAPS system非常相似的数据，即个人用户输入对各种股票的买入和卖出建议。我想要做的是显示每个建议，我猜测一些如何评级(1-5)，它是否是好的predictor<5> (即。相关系数= 1)的未来股票价格(或每股收益或其他)或一个可怕的预测因素(即。相关系数= -1)或介于两者之间。

每个推荐都被标记到特定的用户，因此可以随着时间的推移进行跟踪。我也可以根据像sp500价格这样的东西来跟踪市场方向(看涨/看跌)。我认为在模型中有意义的组件是：

user
direction (long/short)
market direction
sector of stock

他们的想法是，一些用户在牛市中比熊市更好(反之亦然)，还有一些用户更擅长做空而不是做多--然后再结合以上两种情况。我可以自动标记市场方向和行业(基于当时的市场和推荐的股票)。

我的想法是，我可以展示一系列屏幕，并允许我通过显示特定时间段内可用的绝对数据、市场和行业表现来对每个推荐进行排名。我会遵循一个详细的列表来对股票进行排名，以便排名尽可能客观。我的假设是，单个用户在57%的时间内是正确的-但谁知道呢。

我可以加载系统并说“让我们将推荐作为90天后股票价值的预测因子”；这将代表一组非常明确的排名。

现在关键是-我想创建某种机器学习算法，它可以在一系列时间内识别模式，以便当推荐流入应用程序时，我们维护该股票的排名(即。关于该建议(除了过去的一系列建议之外)影响价格的可能性。

现在，这里是超级症结所在。我从来没有上过AI课/读过AI书/更不用说机器学习了。因此，我可以寻找指导-样本或类似系统的描述，我可以适应。查找信息或任何常规帮助的位置。或者推动我朝着正确的方向开始...

我的希望是用F#实现这一点，并能够在F#中用机器学习的实现给我的朋友们留下深刻的印象，并且可能会有一些我可以包含在技术组合或博客空间中的东西(应用程序/源)；

感谢您提前给我的建议。

Answer 1

我有MBA学位，在一所顶尖的研究生院教数据挖掘。

今年的学期项目是从新闻报道中自动预测股价走势。一个团队在一个相当小的样本上有70%的准确率，这还不错。

关于你的问题，很多公司在pair trading上赚了很多钱(找到一对通常相关的资产，当它们背离时，买入/卖出一对)。请参阅Beat the Dealer网站上的Ed Thorpe的writings。他平易近人，有点风趣，如果不是脾气暴躁的话。他有很长一段时间经营着一家不错的对冲基金。

使用数据挖掘来预测将会违约(无法偿还债务)的公司并做空它们，并用所得资金购买不太可能违约的公司的股票，可能还有一些空间。调查一下survival analysis。在金融期刊上搜索谷歌学者，搜索“预测困境”等。

此外，预测IPO后将失去价值的公司(并做空它们。编辑: Facebook!)。在学术文献中，有一些已知的偏见可以被利用。

另外，请查看capital structure arbitrage。这是指一家公司的股票价值表明一种估值，而债券或期权的价值表明另一种价值。买便宜的资产，做空昂贵的资产。

技术包括生存分析、序列分析(隐马尔可夫模型、条件随机场、顺序关联规则)和分类/回归。

看在上帝的份上，请阅读塔勒布的Fooled By Randomness。

†卖空股票通常包括打电话给你的经纪人(你和他关系很好)，并借入一家公司的一些股票。然后你把它们卖给某个可怜的混蛋。等一段时间，希望价格已经下降，你再买一些股票，然后把它们还给你的经纪人。

Answer 2

我给你的建议：

有几个机器学习/人工智能(ML/AI)分支：

http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/node2.html

我只尝试过遗传编程，但在“从经验中学习”分支中，您将找到神经网络。GP/GA和神经网络似乎是用于股市预测的最常用的方法，但是如果你在Predict Wall Street上做一些数据挖掘，你也许能够利用朴素的贝叶斯分类器来做你感兴趣的事情。

花一些时间学习各种ML/AI技术，获取一个小数据集，并尝试实现其中的一些算法。每一个都有它的长处和短处，所以我建议你尝试使用Naive Bays分类器(或类似的东西)来结合它们。

My Experience:

我正在为我的硕士论文解决这个问题，所以我将使用遗传编程来展示我的结果：www.twitter.com/darwins_finches

我在09/09/09开始使用real money进行live交易。是的，这是神奇的一天！我会在开盘前发布GP的预测(即twitter上的时间戳)，我也会在开盘前下单。这一时期的利润一直在25%左右，我们一直在击败买入持有策略，我们的表现也优于标准普尔500指数，表现不佳的股票。

一些资源：

以下是您可能想要查看的一些资源：

http://www.maxdama.com/search/label/Artificial%20Intelligence

• My博客：http://mlai-lirik.blogspot.com/

• AI股票市场论坛：http://www.ai-stockmarketforum.com/

• Weka是一个具有ML/AI算法集合的数据挖掘工具：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

聊天室：

“金融人士”的普遍共识是，人工智能是一门巫术科学，你不能让计算机预测股票价格，如果你尝试这样做，你肯定会失去你的钱。然而，同样的人会告诉你，在股票市场上赚钱的唯一方法就是建立和改进自己的交易策略，并密切遵循它。

AI算法的想法不是构建Chip，让他为你交易，而是自动化创建策略的过程。

趣事：

回复:猴子可以比大多数专家更好地选择

显然是rats are pretty good too！

Answer 3

我理解monkeys can pick better than most experts，那么为什么不使用人工智能呢？只是让它变得随机，并称之为“高级猴子Mersenne twister AI”或其他什么。