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Wo kann ich Beispielalgorithmen für die Analyse historischer Aktienkurse finden?

Kann mir jemand den richtigen Weg weisen?

Im Grunde versuche ich, Aktienkurse zu analysieren und zu sehen, ob ich irgendwelche Muster erkennen kann. Ich verwende dazu PHP und MySQL. Wo kann ich Beispielalgorithmen finden, wie sie in MetaStock oder thinkorswim verwendet werden? Ich weiß, dass es sich dabei um geschlossene Quellen handelt, aber gibt es irgendwelche Tutorials für Anfänger?

Ich danke Ihnen,

P.S. Ich weiß nicht einmal, wonach ich in Google suchen soll :(

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Suchen Sie nach "technische Analyse".

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Häufig werden verschiedene Algorithmen der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Muster zu extrahieren. Die NetFlix-Herausforderung hat viel von Beispielen mit praktischer KI und statistischen Algorithmen.

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jilles de wit Punkte 6990

Ich würde mit einer guten Einführung in Zeitreihen Analyse und gehen von dort aus. Wenn Sie an der Suche nach Mustern interessiert sind, ist der interessante Begriff "1D-Pattern Matching". Aber dafür braucht man gute Funktionen, also googeln Sie nach "Merkmalsextraktion in Zeitreihen" . Erinnern Sie sich an GiGo . Stellen Sie also sicher, dass Sie über fehlerfreie Aktienkursdaten für einen ausreichend langen Zeitraum verfügen, bevor Sie beginnen.

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leed25d Punkte 651

Darf ich vorschlagen, dass Sie sich ein wenig mit dem Kalman-Filter befassen? Wikipedia ist ein guter Startpunkt: http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter/

Dies sollte Ihnen ein wenig Hintergrundwissen über das Problem der Schätzung und Vorhersage der Variablen eines Systems (in diesem Fall des Aktienmarktes) vermitteln.

Aber der Aktienmarkt verhält sich nicht sehr gut, so dass Sie sich vielleicht mit nicht linearen Erweiterungen der KF vertraut machen sollten. Ja, der Wikipedia-Eintrag hat Abschnitte über die erweiterte KF und die unscented KF, aber hier ist eine Einführung, die ein wenig mehr in die Tiefe geht: http://cslu.cse.ogi.edu/nsel/ukf/

Ich nehme an, wenn das schon einmal jemand versucht hätte, dann wäre es in den Nachrichten zu lesen gewesen und sehr bekannt. Sie könnten also sehr wohl auf der richtigen Spur sein.

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Nick Punkte 2891

Utilisez TradeStation

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