用小波轉換分析股票價格 - 財經

可能有很多網友不知道工程方面的東西怎麼用在分析股票上,
我簡單講一些例子好了.

Dynamic Time Warping (DTW) 常用在語音識別,
可以比較兩個語音信號的相適度. 投資上, 就可以用來選擇有連動性的股票.
例如 A 公司漲, B 公司也會跟著漲. 如果已經知道這成立的話,
那只要 A 公司漲, B 公司還沒漲, 那就趕快買 B 公司的股票.
現在有那麼多投資選擇, 怎麼從股票,ETF, 基金, 匯率.... 這些裡面找到連動性,
就需要有分析工具來幫忙塞選. 當然這個例子太簡化了, 真正遇到的狀況會很複雜.

另一個例子就是股票走勢預測, 可以用 moving average 或 SVM.... 等等技術,
但在信號的預測上, input data 是很重要的, 所以就需要設計一些 filter 把
原始資料處理過, 再把處理過的資料放到 model 裡去 training,
例如原文中的小波, 通常是用在設計 filter.
而怎麼使用這些工具, 就是每家投資公司自己的 know-how.

這就是技術分析有趣的地方, 各種想的到的方法都可以拿來用,
目的是建立一套自己的投資規則, 並用電腦來幫忙分析和選擇.


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