Lo que has dicho no es realmente un algoritmo sino una idea para un modelo. Si lo concreta, podría tener algo así como un modelo de Markov con variables ocultas, donde propone que existe una relación probabilística entre los valores de diferentes acciones en diferentes momentos que podría modelarse utilizando distribuciones de probabilidad conjunta entre estas y otras variables , tal vez usando distribuciones en pares por conveniencia, es decir, bordes entre nodos. Luego necesita un algoritmo para entrenar la red de variables, derivando sus distribuciones de probabilidad y posiblemente su forma a partir de los datos históricos disponibles.
La pregunta es, ¿cuánto poder predictivo tiene este modelo? Te animo a intentarlo. He incursionado en algoritmos simples de predicción de acciones antes, y encuentro que tienden a funcionar muy mal. No voy a decir que tal algoritmo de predicción no funcionará o no puede funcionar en teoría, pero empíricamente, las buenas predicciones no parecen caerse de un modelo matemático.
Mi interpretación de este hallazgo es que el futuro es muy difícil de predecir, y las “variables ocultas” eclipsan a las observadas y medidas. Imagine tratar de predecir la moda de la ropa o el estallido de la Tercera Guerra Mundial entrenando a un modelo en listas de hechos y cifras del pasado (faldas, peinados, bajas y fechas de batallas). Aquí hay mucho más contexto que es potencialmente relevante para el futuro del que podría inferirse ciegamente de los datos.
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Probablemente sea mejor aprender sobre las fuerzas extrañas y complejas que mueven los mercados financieros y utilizar esta comprensión para explotar las ineficiencias sistemáticas en el mercado. Un trabajo en una empresa que realiza operaciones algorítmicas podría ser una educación en este tema.
