[PYTHON] Was ist Kennzeichnung in der Finanzprognose?

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Motivation für diesen Artikel

Bei der Prognose von Finanzdaten müssen Sie definieren, was Sie prognostizieren möchten. Je nachdem, was Sie vorhersagen möchten, ist der Ansatz völlig unterschiedlich. Vielleicht wissen Sie am besten, ob der Aktienkurs $ T + 1 $ mit der Kursänderungsrate oder dem Code der Preisänderungsrate steigt oder fällt? In einigen Fällen kann es jedoch schwierig sein, Vorhersagen zu treffen, und selbst wenn die richtige Antwortrate hoch ist, können die durchschnittliche Gewinnrate und die scharfe Quote schrecklich sein. Ein solches Problem ist kein Problem, das allein durch Kennzeichnung gelöst werden kann, aber obwohl die Kennzeichnung häufig vernachlässigt wird, hat sie tatsächlich eine tiefe Bedeutung.

Beispiele für die Kennzeichnung in Zeitreihendaten und deren Interpretation

Angenommen, Sie haben Tägliche OHLC-Daten des durchschnittlichen Nikkei-Aktienkurses. Wenn Sie den Schlusskurs des durchschnittlichen Nikkei-Aktienkurses am nächsten Geschäftstag mit jedem Schlusskurs als $ X_1, X_2, ..., X_T $ vorhersagen möchten, setzen Sie das Vorhersageetikett auf $ Y_n = \ frac {X_ {n + 1} -X_n } {X_n} (1 \ leq n \ leq n) Wird $ sein. Derzeit ist die Vorhersage dieses Labels eine Strategie, um ein neues Long- (Short-) Produkt mit dem durchschnittlichen Nikkei-Aktienkurs als Basiswert zum heutigen Abzinsungspreis herzustellen und am Ende des nächsten Geschäftstages am Markt abzurechnen. Es wird____geben. Wenn es Ihnen beispielsweise gelingt, dieses Etikett vorherzusagen und eine korrekte Antwortrate von 55% zu erhalten, ist es im Betrieb nicht immer erfolgreich. Hier werden die Kosten einmal ignoriert. Wenn die Erfolgswahrscheinlichkeit $ p $ beträgt, der Gewinn bei Erfolg $ \ mu_ + $ beträgt und der Verlust bei Misserfolg $ \ mu_- $ beträgt, beträgt der erwartete Wert $ \ mu = p \ mu_ + - (1-p ) \ Mu_- $ und unter der Bedingung $ \ mu> 0 $ muss es $ p> \ frac {\ mu_-} {\ mu_ + + \ mu_-} $ sein. Selbst wenn $ \ mu_- = 1 $ nicht an Allgemeinheit verliert, wird es hier zu $ p> \ frac {1} {\ mu_ + + 1} $. Wenn hier $ p = 0,55 $ ist, dann ist $ \ mu_ +> 0,8181 ... $. Auf diese Weise muss entschieden werden, wonach je nach Zweck gesucht werden soll. Mit anderen Worten, ich interpretiere, dass ein Prognoselabel eine Anlagestrategie ist.

Anwendungsbeispiel für die Kennzeichnung

Gibt es aus dem obigen Beispiel ein Beispiel, bei dem es ausreicht, auf dem Vorhersageetikett eine korrekte Antwortrate von 50% oder mehr anzugeben? Was ist zum Beispiel mit diesen Strategien? Gehen Sie stark davon aus, dass Sie mit dem Preis des Vermögenswerts handeln können und die Liquidität ausgezeichnet ist (springt nicht). Wenn Sie einen neuen Vermögenswert bei $ T = 0 $ halten und die Abstimmung um + 1 Basispunkte oder -1 Basispunkte steigt, müssen Sie abrechnen. Dies ist das einfachste im Finanzbereich eingeführte binäre Modell. In diesem Fall haben 50% oder mehr der vorhergesagten Etiketten einen positiven Erwartungswert.

Wie beschriftet man es?

Die Daten sind Tick-Daten der Board-Informationen (Mitte).

Ich möchte mit Python-Code erklären.

label.py

labels = df["mid"].diff().shift(-1).replace(0, np.nan).bfill()
labels = labels / abs(labels)

――Da es sich um eine Änderung von 1 Bit / s handelt, betrachten Sie es mit einem Unterschied. --Nächste, ich möchte den Unterschied zwischen $ X_ {T} $ und $ X_ {T + 1} $ sehen, also verschieben Sie den Index einen Schritt nach links. --Wenn die Differenz 0 ist, wird keine Transaktion durchgeführt, setzen Sie also 0 auf Null.

• Da die Abrechnung nur erfolgt, wenn die Differenz nicht 0 ist und die Stoppzeit auf $ t $ eingestellt ist, beträgt der Gewinn der Strategie zum Zeitpunkt $ T = 0 $ $ X_t-X_0 $. ―― Am Ende möchte ich zwei Beschriftungen (1 oder -1) haben, also schaue ich mir nur den Code an.

Andere

In diesem Buch wurden auch die Triple-Barrier-Methode, die Trend-Scanning-Methode usw. vorgestellt. Warum also nicht einen Blick darauf werfen?