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Temas de investigación - redes neuronales y la liquidez del mercado

Soy un estudiante de la maestría buscando alguna dirección en el uso de redes neuronales en profundidad del mercado de datos para ayudar a predecir la liquidez del mercado y el bid-ask spreads. Puede que algunas de las personas más experimentadas dame un poco de investigación orientación y guía de mí a unos papeles que debería ser de lectura? He tratado de Google scholar, pero no puede encontrar algo significativo para poner en marcha mi investigación. Gracias

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Brannon Puntos 12633

Usted puede intentar el uso de diferentes enfoques. A partir de algo que no se que "pesados", como los NN.

0) estudio de Pre
- que necesitas para preparar tus datos
(¿cómo va a tratar a una diferencia negativa (es decir, PEDIR a la LICITACIÓN <0),
¿qué vas a hacer si usted tiene 0 propagación y, a continuación, se dividirá algún valor por que?),
- plan de su investigación antes - ¿cómo va a dividir su limitada de datos https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(estadísticas)

1) modelos de serie de Tiempo
- compruebe si el bid-ask tiende a ser estacionaria (se puede comprobar el uso de algunos extraídos de mover período de su serie de tiempo), se aplican pruebas estadísticas
- aplicar ARMA, ARIMA los modelos para los períodos que el bid-ask spread es estacionaria
- tratar de averiguar lo que debe hacer cuando la serie de tiempo deje de ser estacionaria
- intentar aplicar la reversión a la media de los modelos
- después de hacer esto usted tendrá una sólida comprensión de las características del bid-ask modelos y va a ser más fácil construir NN modelos.
- este libro puede ser útil http://www.amazon.com/Series-Analysis-James-Douglas-Hamilton/dp/0691042896

2) redes Neuronales
- trate de usar diferentes parámetros de entrada (es decir, se puede suavizar los datos con la media móvil)
- trate de usar también "oferta pedir volumen", "tiempo" variables
- trate de usar diferentes tipos de redes neuronales (varias capas) y las neuronas de salida y descubrir que uno es el mejor "fuera de muestra" y "en la muestra"

Por CIERTO, ¿cuál es su meta de la investigación? ¿Dónde está la ciencia? ¿Quieres descubrir o demostrar? ¿Cuál es tu hipótesis? Responder a estas preguntas podrían ayudar a planificar la investigación de antemano.

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Sunny Puntos 874

Estoy de acuerdo con todos Robert dice arriba, pero si ya tienes los datos, y desea crear rápidamente un modelo de red neuronal y ejecutar el análisis, me gustaría sugerir lo siguiente:

  1. El Heaton Sitio tiene un Wiki, enlaces a documentos, enlaces a libros, un foro, etc. que le ayudarán a empezar, pero usted puede tratar de PluralSight curso de Introducción a la Máquina de Aprendizaje con ENCOG 3 si usted quiere levantarse a una velocidad muy rápidamente ya que este curso se muestra cómo utilizar Heaton del software libre para crear un modelo de red neuronal.
  2. Descargar ENCOG 3 de la Heaton sitio. Se trata de una máquina Marco de aprendizaje que se ejecuta en una variedad de lenguajes (C#, Java, JavaScript, etc.)

  3. En un par de horas, usted puede obtener el programa de instalación con el código que se ve algo como esto y tener su primera red neuronal de análisis:

Example of setting up Neural Network with ENCOG

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