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数据挖掘案例:利用数据挖掘发掘金融市场交易规则
许多投资者在金融市场交易中大量采用技术分析,用于
技术分析的道氏理论早在1884年就已经出现,1997年
Edwards写了本新的技术分析方面的专著。技术分析包括k
线、技术图形识别等,利用数据挖掘技术可以给技术分析赋
予全新的生命。
技术图形识别是技术分析中经常采用的一种技术。无论
是国内还是国外股市,无论是何种股票(或者是其他的金融
交易资产),只要交易时间一长,就会在由其市场价格和交
易量的历史数据所构成的走势图上形成各种不同的图形,人
们开始对这些图形并不在意,后来发现一旦形成这些图形,
价格往后的走势往往如出一辙,比如股价形成某种图形后就
一路下跌,10只股票有9只如此,所以投资者只要看到这
种图形就纷纷卖出,这是技术图形识别的一个运用,有些机
构用此建立股票的自动交易系统。
比如,利用技术图形识别技术可以建立这样的交易规
则:
*如果前N个交易日的数据构成了X图形,则买进,
并在m日后卖出;
*如果前N个交易日的数据构成了z图形,则卖出。
我们考虑的是如何利用数据挖掘方法来建立这样的交
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易规则,使得投资者可以利用这些交易规则获利?显然问题
的难点在于什么样的图形是有预测价值的、如何判断最近n
日的交易数据正在形成这样的图形。
以往的学术文献对此的研究很少,如果根据有效市场假
设,是不可能利用技术分析方法来资本市场中获取超额收益
的。如在1966年,PaulSamuelson在提到:在股票市场
上是不可能通过对过去的交易数据的推断分析技术,如图形
识别技术、或其他数学的、或魔术般的技术来对未来价格变
化进行预测,获得超额收益的,因为市场价格中已经包含了
所有的公开信息。但是从业者往往认为可以利用图形识别技
术来取得交易的成功。实际上现在结合数据挖掘的技术分析
文献在学术刊物上已经可以经常遇到,采用的数据方法有:
从过去的数据中进行学习的人工神经网络、模糊专家系统、
决策支持系统、粗糙集方法挖掘交易规则、采用信号过程技
术的数据挖掘方法,等等。
这样实际上为我们检验资本市场是否为有效的提供了
一种检验方法:原假设:股票市场是有效的,因此通过技术
分析方法,特别是图形识别技术方法不可能获得超额收益,
如果我们用数据挖掘的方法可以设计出一种交易规则,采用
这种交易规则可以获得显著的超额收益,则原假设就应该被
拒绝,从而说明股票市场并不是有效的(如对美国的股票市
场进行实证分析)。
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图形识别技术首先是图形的确定、即确定哪些技术图形
是具有预测价值的,如第一册中介绍了23种图形,认为这
些图形是否预测价值的,图形是依据过去的价格变化、或者
还有成交量的变化而形成的。实际上,这些技术图形可以不
断地去挖掘。确定这些有意义的技术图形后,就可以通过技
术图形识别的来建立股票交易规则,而技术图形不识别是通
过数据挖掘方法来实现。
以下为利用数据挖掘发掘金融市场交易规则的一个具
体案例。这种技术图形称为bullflag,现在还没有专门的中
文名称。
Flag:股票价格在一段时间内窄幅调整,形成一个类似
于平行四边行的图形,两头或者急剧上升、或者急剧下降,
表示一种较强的向上或者向下的趋势,如果两头都是急剧向
上,这样的Flag就称为bullflag。
下面为两个图形,这两个均为bullflag图形的一种,图
形由10*10的表格所形成,每个格子中给出的是“权重”数,
每列的“权重”数之和为零。如果某段时期的交易数据可以
和这个图形相拟合,则就显示了某种预测功能。
那么如何来判断这段时间的股票走势(实际上是股指走
势)正在构成一个bullflag,怎样利用数据挖掘方法建立一
个可以获得超额收益的自动交易规则?有机构采用了这样
的方法。
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