Básicamente hay dos formas:
1. Desarrollar modelos probabilísticos: esto requiere una cantidad significativa de conocimiento de Matemáticas, incluyendo probabilidad y procesos aleatorios. Pero estos modelos van y vienen, ninguno de los modelos ha existido por mucho tiempo.
2. Uso de los datos: los mercados de acciones existen desde hace mucho tiempo y se puede encontrar fácilmente todo el historial de precios de una acción, ahora busca eventos en esos datos. Un evento no es más que un comportamiento único de los cambios de precios de algunas acciones que causan cambios en los precios de algunas acciones y cada vez que ocurre este evento se observa el mismo comportamiento en los precios de las acciones, es cierto, eso puede no ser siempre, pero la mayoría de tiempo, así que ahora puede buscar este evento en las operaciones actuales y si observa estos eventos, tome su decisión de inversión en consecuencia.
Veamos un ejemplo:
Tiene dos acciones A y B , cuando en un día los precios de A caen más de $ 2 y al día siguiente los precios de B aumentan en $ 1.5 , esto ha sucedido el 75% de las veces cuando los precios de A caen en más de $ 2. Así que ahora observa que hoy los precios de A caen en $ 6, ahora querrá comprar B hoy y venderlo en un futuro próximo.
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El truco es encontrar tales eventos con alta certeza sobre eventos futuros, luego diseñar su estrategia, y para diseñar esta estrategia, los datos del pasado se utilizan para calcular, digamos, cuánto invertir en qué acciones, cuándo comprar y vender, etc.
Aquí viene su Machine Learning para ayudarlo con la estrategia.
También hoy en día las personas usan Twitter Sentiments , recuperación de noticias para ayudarles a tomar decisiones comerciales.
