誰かが私を正しい方向に向けることができますか?
基本的に、私は株価を分析して、パターンを見つけられるかどうかを確認しようとしています. これを行うためにPHPとMySQLを使用しています。MetaStock や thinkorswim で使用されているようなサンプル アルゴリズムはどこにありますか? クローズド ソースであることは知っていますが、初心者向けのチュートリアルはありますか?
ありがとうございました、
PS Googleで何を検索すればよいかさえわかりません:(
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始めるための基本的な教育的アルゴリズムは、デュアルクロスオーバー移動平均です。単純に、株式の終値の高速移動平均 (たとえば 5 日) と低速移動平均 (たとえば 10 日移動) をチャート化すると、買い (高速線が低速線を上回る) と空売り (低速線を超える) の時期について弱い予測因子が得られます。ラインは高速を上回ります)。これが機能するようになったら、指数平滑化を実装できます (以前にリンクされた wiki 記事を参照してください)。
それはまともなスタートになります。他のテクニカル分析手法を見てみましょう。ただし、これは非常に危険な取引方法であることを覚えておいてください。
更新：実際にこれを実装するのは？あなたは PHP プログラマーなので、ここに PHP 用のグラフ作成ライブラリがあります。これは、まさにこのプロジェクトで数年前に使用したもので、問題なく動作しました。他の誰かがより良いものを推薦できるかもしれません。無料のデータ ソースが必要な場合は、Yahoo! 財務の履歴データ。彼らは、ほぼすべてのインデックス企業の毎日の始値、終値、取引量などを含む CSV ファイルを配布します。
于 2009-08-17T05:10:33.347 に答える
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最初に、しっかりとした数学のバックグラウンドが必要です。一般的な統計、相関分析、線形代数...本当にそれをプッシュしたい場合は、次元の転置をチェックしてください。次に、データマイニングの確固たる基盤が必要になります。 関連付けは、厳密な数値データをニュースの見出しやその他のイベントと関連付けたい場合に役立ちます。
確かなことの1つは、あなたを金持ちにする事前に消化されたアルゴリズムがそこにある可能性がほとんどないということです...
私はちょうどそれを試みている誰かを知っています...彼はある程度成功しており（つまり、お金を失うことはなく、少し稼いでいます）、独自のアルゴリズムを作成しています...彼は数理科学の博士号を持っていることに言及する必要があります。
ここにいくつかのリンクがあります...それらが少し役立つことを願っています
- http://mathworld.wolfram.com/ActuarialScience.html
- http://www.actuary.com/actuarial-science/
- http://www.actuary.ca/
幸運を祈ります
于 2009-08-17T05:18:08.933 に答える
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于 2009-08-17T06:02:22.963 に答える
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時間を節約し、 NinjaTraderやWealth-Labなどのプログラムを使用してください。どちらも優れたテクニカル分析プラットフォームであり、取引ルールを定義するためのプログラミング言語として C# を受け入れます。考えられるすべてのテクニカル インジケーターが既に含まれており、さらに高度なものが必要な場合は、いつでも独自のインジケーターを作成できます。また、分析が統計的に有意であるためには、大量のデータが必要になります。米国株と ETF については、www.Kibot.comをご覧ください。私たちは彼らのデータを使用した良い経験を持っています.
于 2010-03-06T22:24:20.187 に答える
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時系列分析の適切な紹介から 始めて、そこから始めます。パターンを見つけることに興味があるなら、興味深い用語は「1D パターン マッチング」です。しかし、そのためには優れた機能が必要なので、「時系列の機能抽出」をググってください。GiGoを思い出してください。したがって、開始する前に、十分に長い期間のエラーのない株価データがあることを確認してください。
于 2009-08-17T09:00:15.957 に答える
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トレードステーションを使う
これは、過去の株式データを分析するソフトウェアを作成できるプラットフォームです。株を取引するプログラムを作成することもできますし、履歴データでプログラムをバックテストしたり、1 日を通してリアルタイムで実行したりすることもできます。
于 2009-08-17T15:53:34.343 に答える
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カルマンフィルターについて少し読んでいただけますか？ウィキペディアは、開始するのに非常に適した場所です: http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter/
これにより、何らかのシステム (この場合は株式市場) の変数を推定および予測する問題の背景が少しわかります。
しかし、株式市場はあまりうまく機能していないので、KF への非線形拡張に慣れたいと思うかもしれません。はい、ウィキペディアのエントリには拡張 KF と無香料 KF に関するセクションがありますが、ここではもう少し詳細な紹介を示します: http://cslu.cse.ogi.edu/nsel/ukf/
誰かがこれを以前に試したことがあるとしたら、それはニュースで広まり、非常によく知られていると思います. ですから、あなたは何かに夢中になっているかもしれません。
于 2009-08-17T05:48:53.660 に答える