ダイナミックタイムレギュラーに基づく形状認識戦略

ダイナミックタイムレギュラーに基づく形状認識戦略

• 1.形状認識

  技術分析理論は3つの重要な仮説に基づいています.

  (1) 株価はすべての市場情報を包含する

  (2) 株価の傾向

  (3) 歴史が繰り返される

  第3点は,株価または指数の長期的動向において,特定の形形またはパターンが繰り返し現れることを記述し,これらのパターンを研究することは,後期の予測に重要な参照価値を有する.形形と呼ばれるものは,株価または他の指標の上昇形,下落形,波動形などの特定の時間間の動向を表すものである.

  行動金融学の観点から,処分効果や群れ効果などの集団行動法則は,市場において客観的に存在する.市場は多くの投資家による賭博の結果であり,投資指標は万種多様であり,同じ指標もいつでも変化している.しかし,人間性は不変であり,取引心理は不変であり,投資家が意思決定過程で形成する指向思考と憶測心理は,歴史を繰り返し導きます.技術分析は,ほとんどの場合,歴史的データの分析と归因に基づいており,歴史から規則を掘り出し,将来の意思決定技術を導くことを試みます.分析の有効性と実用性は,波理論,論などの有名なものに比べて市場によって受け入れられ,実践されています.

  総じて言えば,株形は,株の基本的変化だけでなく,市場投資集団の投資心理も反映している.取引の論理も含まれている.したがって,株価の動きは類似した形を示し,類似した形を持つ異なる株は,将来的に類似した動きを示しやすい.

  技術分析理論に基づく株価動向の形状を識別し,予測する難点は,多くの技術分析方法が経験的な判断に依存し,量化するのが困難で,同じ動向の形状に対して異なる技術分析者がまったく反対の結論に達する.我々は形状認識アルゴリズムを使用してこの問題を解決しようと試みた.

• 2.形状認識アルゴリズム

  形状認識は,語音認識と類似して,波形特性の捉えと識別である.比較的に一般的な認識アルゴリズムには,神経ネットワークアルゴリズム,潜伏マルコフアルゴリズムなどの機械学習ベースのアルゴリズムがあり,技術指標および関数極値に基づく統計判断方法もある.

  このレポートでは,動的タイムレギュレーションアルゴリズムを採用している. 自動語音認識の分野では,語音信号は相当なランダム性のある信号であるため,同じスピーカーが同じ言葉を発音する時でも,発音の結果はそれぞれ異なっており,完全に同じ時間の長さを持つことは不可能である. したがって,保存されたモデルとマッチするときに,未知の単語のタイムアシスは不均整に歪んだり折り曲げたりして,その特性をテンプレート特性と一致させる. 正確なタイムレギュレーション手段は,正確性を非常に強力な手段であり,システムの認識精度を向上させるのに非常に有効である.

  実際,実用的な応用シナリオでは,特に金融時間配列のマッチング問題は,しばしば時間軸に完全に一致しないことを要求する.つまり,時間配列が形状的に類似している場合でも,配列内にはパターン的な伸縮または振幅の違いがある場合でも,時間配列群が類似していると考えられ,マッチングが必要である.市場における技術分析家は,このような形状的マッチングを通じて,個々の株や大盘指数の歴史的データの中で現在の動きに類似した形状を発見し,これらの形状が歴史的に出現した後,個々の株や大盘の動きを観察し,最終的に後期株や大盘の動きを予測し,取引決定を指導する.

  ダイナミックタイムルール整数アルゴリズムを理解するには,時間ルール整数という考え方を理解することが重要です.

  

  青と緑の線は2つの時間配列を表し,従来の距離測定方法と比べて,時間配列は,時間点を一対一または多対一でマッピングし,同時に最適条件を満たす.このようなマッピングの後,時間軸に配列が行われ,二つの時間配列間の距離が最小で,類似性が最大になる.

  ダイナミックタイムローグの核心は,最適な経路を探し出すことであり,以下の制約を満たす必要があります.

  (1) 境界条件;

  (2) 連続性: 一つの点を横断してマッチすることができないこと,隣接する点としか並べないこと

  (3) 単調性:要求点は時間とともに単調で行わなければならない.

  ダイナミックプランニングの方法により,最適な経路と最小距離を求めることができます.

• 3.形状認識戦略

  ダイナミックタイムルール整数アルゴリズムを用いて形状認識機能を実現し,人為的に選択された標準形状に基づいて,各取引日に形状認識アルゴリズムを使用して,全A株の形状と標準形状の距離を計算し,その後,値未満の距離を選択し,当日の開場価格で購入し,5日間保持し,閉場価格で売却し,保持中にある日の閉場価格が-5%以上下落した場合,閉場価格で停止します.

  

  

• 5. 結論

  この戦略は,経験型に似た株形を捕捉する動的時間調節アルゴリズムをベースに,株ポートフォリオを構築した.回見期間に2.59のシャープ比率と27.4%の年収率を得て,大幅なランナインデックスを安定させた.

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