Makine öğrenimi, borsayı doğru bir şekilde tahmin edebilir mi?
Tam metin 2388 Kelimeler, tahmini öğrenme süresi 7 dakika
Kaynak: Pexels
Borsanın doğuşundan bu yana insanlar bu sistemle kumar oynuyor ve piyasayı yenmeye çalışıyor.
Yıllar içinde insanlar binlerce teori ve deney denediler, ancak hiçbiri borsada uzun süre dayanamaz.
Bu teoriler, şirket temelleri, çevre, arz ve talep, yatırımcı psikolojisi vb. Gibi birçok faktörü dikkate alır.
Bazı insanlar, makine öğreniminin insanlara güçlü işlevlerinin borsa araştırmalarındaki düşüşü değiştireceğine ve insanlar için zenginlik kapısını açacağına dair umut verdiğine inanıyor.
Gerçekten mi?
Aşağıdaki Xiaoxin, makine öğreniminin borsayı tahmin edip edemeyeceği sorusuna cevap verecektir.
Öncelikle makine öğreniminin çalışma prensibine bir göz atalım.
Makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğrenimi, hesaplamalı verileri kullanma deneyiminden öğrenebilen ve önceden belirlenmiş denklemlere dayanmadan verilerden doğrudan "bilgi" öğrenebilen bir veri analizi teknolojisidir. Diğer bir deyişle, ne kadar çok veri girişi olursa o kadar akıllıdır.
Bu algoritmalar verilerdeki kalıpları bulur ve daha iyi ve daha bilinçli kararlar vermek için içgörüler oluşturur.
Makine öğrenimi için iki öğrenme yöntemi vardır:
1. Denetimli öğrenme - gelecekteki çıktıları tahmin etmek için bilinen girdi ve çıktı verileri üzerinde bir model eğitir. Bu sonuçlara ulaşmak için kullanılan teknikler şunlardır:
a. Sınıflandırma teknolojisi - giriş verilerini sınıflandırmak için, örneğin bir e-postanın geçerli mi yoksa spam mi olduğunu ayırt etmek için.
b. Regresyon teknolojisi - bu teknoloji, sıcaklık değişiklikleri gibi sürekli yanıtı tahmin edebilir
2. Denetimsiz öğrenme - verilerdeki gizli kalıpları bulun ve bunları, etiketli yanıtlar olmadan girdi verilerinden oluşan bir veri kümesinden çıkarımda bulunmak için kullanın. Bu öğrenme yönteminin en yaygın türü, verilerdeki gizli kalıpları veya grupları keşfedebilen, onu bir gerçek keşif makinesi olarak değerlendirebilen ve daha sonra tüm benzer öğeleri bir gruba koyabilen kümelemedir.
Artık makine öğreniminin çalışma prensibini anladığınıza göre, hisse senedi piyasasını tahmin etmek için geçmişteki bazı girişimleri araştırmaya başlayalım!
Kaynak: Pexels
Geçmiş borsa tahmin yöntemleri
Aşağıdaki iki yöntem geçmişte denenmiş eski yöntemlerdir ve bugün hala bazı kişiler tarafından kullanılmaktadır. Her iki yöntemin de kendi avantajları ve dezavantajları vardır, ancak sonuçta hiçbiri beklendiği gibi pazarı güvenilir bir şekilde tahmin edemez.
1. Hisse senedi fiyatlarını etkileyen ekonomik faktörleri içeren temel analiz. Bu faktörler, bilançoları, gelir tablolarını ve nakit akış tablolarını içerir. Bilanço, şirketin varlıkları, yükümlülükleri ve özkaynakları hakkında bilgi sağlayan bir mali tablodur. İnsanlara bir şirketin ne tür varlıklara sahip olduğunu ve ödenmesi gereken borcun türünü söyler. Gelir tablosu gelirleri, giderleri ve şirketin kârlı mı yoksa zarar eden mi olduğunu listeler. Nakit akışı tablosu, insanlara paranın kuruluşa nasıl girip çıktığını söyler. Temel analiz, şirketin mali durumunu tahmin etmek için bu belgeleri kullanır.
2. Teknik analiz - bu, hisse senetlerinin fiyatı ve işlem hacmine bağlı olarak diğer hissedarların davranışlarını tahmin etmenin bir yöntemidir. Teknik analiz, hisse senetlerinin fiyat eğilimini tahmin etmek için birçok farklı gösterge türü kullanır Anahtar, eğilimin yukarı veya aşağı eğilimini belirlemek ve modelleri tespit etmeye çalışmaktır.
Bugün birçok insan, geçmişin öngörücü modellerinin geçerli olduğuna hala ikna oluyor ve bunları kullanmakta ısrar ediyor. Ancak bu iki eski yöntem inandıkları kadar güvenilir değil. Makine öğrenimi daha iyi tahmin sonuçları sağlayabilir mi? Aşağıdaki makine öğrenimi modellerinden bazılarını inceleyelim ve nasıl çalıştıklarını açıklayalım.
Makine öğrenimi için tahmine dayalı modeller
Kaynak: Pexels
Pek çok insan, makine öğreniminin borsa trendlerini doğru bir şekilde tahmin etmek ve evleri zenginleştirmek için cevap olduğuna inanıyor. Neredeyse asla mümkün olmayan şeyleri başarmak için mükemmel teknolojiyi bulmak için dünyanın her yerinde deneyler yapılıyor. Bu sadece insanların daha çok çalışmasını ve Kutsal Kase'yi elde etmek için sihirli bir algoritmaya sahip olduklarına inanmalarını sağlayacaktır. İşte insanların kullandığı tekniklerden bazıları:
Hareketli ortalama - Bu, teknik analizde, belirli bir süre boyunca günlük fiyatların ortalamasını alarak fiyat geçmişini düzeltmek için kullanılan bir tekniktir. Türüne göre (basit hareketli ortalama veya üstel hareketli ortalama), hareketli ortalama farklı şekillerde hesaplanır. Hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için genellikle son 30, 60 veya 90 günün geçmiş verileri ve teknik göstergeleri kullanılır.
Makine öğrenimi, diğer sistemlerin algılayamadığı veri modellerini keşfetmek için sinir ağlarını kullanabilir ve böylece diğer sistemlere göre avantajlar sağlayabilir. Belirli koşullar altında deneyler çalıştırabilir ve sonuçları kontrol edebilirsiniz. Nihai sonuç tatmin edici değilse, bazı veri girdileri ve diğer faktörler daha iyi sonuçlar elde etmek için ayarlanabilir.
Doğrusal regresyon - tek bir ilişkiyi belirlemek için iki bağımsız değişkenin analizini ifade eder.Doğrusal regresyon, finansal piyasada teknik analiz ve nicel analizin etkili bir ölçüsüdür. Bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi belirleyen bir denklem döndürür.
Makine öğreniminde kullanıldığında, doğrusal regresyon, esas olarak değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmek ve bulmak ve tahminlerde bulunmak için kullanılan, denetimli öğrenmeye dayalı basit bir tekniktir. Aishwarya Singh'in bir makalesinde işaret ettiği gibi:
Doğrusal regresyon basit ve kolay bir yöntemdir, ancak aynı zamanda bazı bariz dezavantajları da vardır. Regresyon algoritmalarını kullanmanın bir problemi, modelin tarih ve ay sütunlarına uymasıdır. Model, tahmin noktasının önceki değerini dikkate almak yerine, aynı tarihin bir ay önceki değerini veya bir yıl önceki aynı tarihi / ayı dikkate alacaktır.
Uzun kısa süreli bellek sinir ağı (LTSM) - tek veri noktalarını ve tüm veri dizilerini işleyebilen yapay bir tekrarlayan sinir ağı mimarisidir. LTSM'nin ortak birimi; birim, giriş kapısı, çıkış kapısı ve unut kapısından oluşur.
LTSM, ağın gizli katmanındaki yapay nöronların yerini almak için depolama birimleri kullandığından, zaman içinde depolamayı etkili bir şekilde ilişkilendirebilirler. Bu, ona borsada sürekli değişen dinamik verileri kavrama avantajı sağlar.
sonuç olarak
Borsayı tahmin etmek insanlık için her zaman en zor görevlerden biri olmuştur. İş fırsatlarını yakalamak ve pazarı yenmek için sayısız çaba harcanmıştır. Şimdiye kadar, bu insanlar genellikle profesyonel yatırımcılar olsalar da, kimse başarılı olamadı.
Makine öğrenimi ortaya çıktı ve insanlar borsayı tahmin etme ve zengin olmalarına yardımcı olma yeteneğine sahip olduğuna inanıyorlardı. Ne yazık ki, hisse senetleri sürekli dalgalı ve her zaman insanların anladığı nedenlerden dolayı değil. Örneğin, Jeff Stibel adlı bir girişimci, önceki Tiger Woods turnuvasını kazanan Tiger Bulls and Bears Index'i kurdu. Borsanın performansı. İlginç bir şekilde, bu girişimci tarafından oluşturulan endeks getiri oranı, herhangi bir borsacının sağlayabileceği ile aynıdır.
Kaynak: Pexels
Bu nedenle, sormak isterseniz, makine öğrenimi borsayı tahmin edebilir mi?
Cevap hayır.Diğer geleneksel yatırım stratejileriyle karşılaştırıldığında, bu teknoloji yalnızca küçük avantajlar sağlayabilir.
Yorum Beğen Takip Et
Yapay zeka öğrenme ve geliştirmenin kuru mallarını paylaşalım
Yeniden yazdırıyorsanız, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun
