¿Es posible desarrollar un algoritmo que pueda hacer predicciones perfectas en el mercado de valores?

Hipótesis de mercado eficiente

La hipótesis del mercado eficiente es comprensible desde el modelo más básico de información en el mercado.

Digamos que existe información disponible públicamente que implica, con casi un 100% de probabilidad, que GOOG , la acción, subirá durante la próxima semana.

Esta información está siendo analizada actualmente por lo siguiente:

  • Cientos de empresas de miles de millones de dólares.
  • Miles de supercomputadoras
  • Decenas de miles de matemáticos aplicados, programadores y más.
  • Millones de inversionistas individuales
  • y más

Todo lo anterior está compitiendo entre sí.

El juego es este: el que llegue primero a la información, gana. ¿Preguntarse por qué?

Cuando un individuo compra una acción, es porque cree que el precio futuro será mayor que el precio actual (el valor esperado al menos). Cuando un individuo vende (o pone en corto) una acción, es por la razón opuesta.

La magia viene cuando consideras lo que sucede cuando un individuo compra una acción: su compra aumenta el precio de mercado de la acción. Y viceversa cuando se vende una acción. El resultado final es que el precio de mercado actual es tal que, en promedio, el mercado es neutral al precio futuro de la acción . Esta es la hipótesis del mercado eficiente, en pocas palabras.

Sin embargo, el mercado está analizando y tiene acceso a toda la información disponible públicamente, con lo último en algoritmos, matemática aplicada, ciencia computacional y más. El resultado es que es extremadamente difícil obtener información primero.

Para obtener una ganancia, es posible que deba analizar algo en lo que nadie más ha pensado. Es posible que deba profundizar más que nadie sobre algo. Necesita literalmente raspar los pedacitos de información más pequeños que quedan para obtener incluso una pequeña ventaja .

La realidad es que el mercado es un páramo de información …

… donde encontrar cualquier buena información es extremadamente difícil .

Encontrar un algoritmo perfecto es imposible en ese lugar, lo que equivale a encontrar un oasis es un desierto árido. Incluso si encontraras un oasis así, sería muy difícil mantenerlo en secreto por mucho tiempo.

Creo que, en un sentido muy general, no es probable que obtenga una tasa de éxito del 100% o muy cercana.

Pero realmente depende de qué quieres decir con “tasa de éxito del 100%”. Consideremos algunas opciones:

  • ~ Predicción 100% precisa del precio real de las acciones para cierto momento en el futuro, digamos precio en el día d + 1 : no creo que sea posible, considero el precio como una variable aleatoria, así que en cualquier caso usted tendrá que estimar de alguna manera su distribución y aún habrá incertidumbre;
  • ~ Predicción 100% precisa de la predicción de dirección de cambio de precio para el momento determinado en el futuro, digamos si el precio subirá el día d + 1 o minuto m + 1 : parece más plausible. En el caso más sencillo (pero puede ser subóptimo), cuando intenta predecir solo hacia arriba o hacia abajo, puede alcanzar más o menos fácilmente> 60%, por ejemplo, 63-66% de precisión. Por ejemplo, esta es la publicación con el cómo obtener ~ 65% con un modelo CNN bastante simple: redes neuronales para el comercio algorítmico. Series temporales multivariantes. Nosotros en StocksNeural.net también pudimos obtener hasta> 66% para el problema similar. En este documento, https://arxiv.org/pdf/1706.00948 …, alcanzaron una tasa de éxito del 69% con DAE_SVM, pero con datos semanales, que no cuentan directamente. Creo que se podría alcanzar el 70–80% de precisión en los modelos de última generación.
  • ~ 100% de las operaciones rentables: no creo que sea viable. Probablemente podría entrenar un sistema muy cauteloso, que intentará intercambios solo en las situaciones en las que sería ‘100% seguro’, pero podría no ser óptimo desde el punto de vista de la rentabilidad y susceptible a los eventos raros;
  • ~ 100% de los días rentables cuando el día de negociación: parece más o menos posible (aunque las tarifas y el diferencial podrían arruinar a la fiesta) Ahora estamos construyendo, entrenando y probando modelos basados ​​en Deep Reinforcement Learning en StocksNeural.net con datos de 1 minuto, y algunos de ellos apenas produjeron días negativos de PnL durante las pruebas. Pero aún no los hemos entregado al mercado, por lo que es un poco temprano para ser demasiado optimista 😉

En resumen, la respuesta es más como No que Sí, pero lo bueno es que probablemente no necesite ser 100% exacto con las predicciones para ser rentable.

No. Predecir perfectamente el mercado de valores significa predecir perfectamente el futuro. ¿Puede un algoritmo predecir los resultados de las elecciones? ¿Puede un algoritmo predecir una calamidad? Si no, no hay forma de predecir el mercado de valores que está conectado con todos los acontecimientos en el mundo.

No estoy al tanto de algo así. Cualquiera que tuviera dicho algoritmo lo usaría para producir grandes ganancias en lugar de compartirlo en quora.

Las empresas HFT son probablemente la respuesta más cercana. Supuestamente es raro que tengan incluso un día malo, aunque eso no significa una tasa de éxito del 100%. Más como una ventaja significativa sobre una gran cantidad de apuestas, como la casa en un casino.

Sí, es posible.

Debe estudiar el comportamiento de M1 impreso por la FED todos los meses.

Mira su tabla.

Si puede anticipar ese gráfico todos los meses y si compra un etf relacionado con el S&P 500 (sin existencias individuales), podría descubrir el algoritmo perfecto.

Saludos cordiales,

Fredrick – Mystocktobuy Mystocktobuy

Yo diría que no al 100% de éxito. Hay una razón simple para esto: hay demasiados eventos micro y macroeconómicos que no se pueden predecir. El 11 de septiembre, por ejemplo, no fue un evento predecible. La elección de Trump no fue un hecho.

Hay algo llamado hipótesis de mercado eficiente que puede ayudar a predecir en función de toda la información disponible. El riesgo es que no se puede conocer mucha información y eso mata las predicciones precisas del mercado.

Ningún algoritmo puede predecir totalmente los precios y movimientos de los activos.

No, no tendrá todos los insumos, es decir, las expectativas y el estado emocional de cada inversor … más el 100% de claridad sobre las variables macroeconómicas globales … no va a suceder pronto

No seas ridículo Si eso fuera posible, los comerciantes con tal capacidad serían las personas más ricas del planeta y la lista anual de personas más ricas no incluye a ninguna.

More Interesting

¿Cuál es el libro de estructura de datos mejor y más fácil de entender para un estudiante promedio?

¿Dónde encontraré un algoritmo para el método de Euler modificado?

¿Qué algoritmos se pueden usar para encontrar rutas más seguras en una red de modo que sea casi imposible de rastrear y ningún pirata informático pueda utilizarlo completamente?

¿Por qué las computadoras se crean de tal manera que entiendan 0s y 1s?

¿Es difícil implementar un árbol de radix? Si es así, ¿por qué?

¿Cuáles son las principales diferencias, con ejemplos, entre un algoritmo de aprendizaje profundo y un algoritmo de aprendizaje de refuerzo?

¿En qué debe centrarse un estudiante de ingeniería informática, proyectos o estructuras de datos y algoritmos?

¿Qué tipo de algoritmos de reconocimiento de imagen existen?

¿Cómo funciona el algoritmo de Warnsdorff?

¿Qué son los pseudocódigos para GCD?

Cómo implementar la ordenación de inserción recursiva usando una lista vinculada

¿Cuáles son algunos buenos libros para aprender y practicar estructuras de datos y algoritmos?

Dados n puntos en un plano 2D, ¿cómo encontrarías el número máximo de puntos que se encuentran en la misma línea recta? Proporcione un algoritmo para resolver este problema.

¿Cuáles son los algoritmos necesarios para resolver todos los problemas (usando C ++) en cualquier concurso de codificación competitivo?

¿Cómo puedo cambiar el tamaño de una imagen a un ancho y alto específicos sin dejar de mantener su relación de aspecto? Estoy buscando ideas de algoritmos.