给定一组与Motley Fool CAPS 系统非常相似的数据,个人用户在其中输入各种股票的买入和卖出建议。我想做的是展示每个建议,我猜想(1-5)它是否是未来股价(或每股收益或其他)的良好预测器<5>(即相关系数 = 1)或一个可怕的预测变量(即相关系数 = -1)或介于两者之间。
每个推荐都被标记给特定的用户,因此可以随着时间的推移进行跟踪。我还可以根据 sp500 的价格跟踪市场方向(看涨/看跌)。我认为在模型中有意义的组件是:
user
direction (long/short)
market direction
sector of stock
人们的想法是,一些用户在牛市中比熊市更好(反之亦然),而一些用户在空头方面比多头更好——然后是上述组合。我可以自动标记市场方向和行业(基于当时的市场和推荐的股票)。
我的想法是,我可以展示一系列屏幕,并允许我通过显示特定时间段内可用的绝对数据、市场和行业表现来对每个单独的推荐进行排名。我会按照详细列表对股票进行排名,以便排名尽可能客观。我的假设是单个用户的正确率不超过 57%——但谁知道呢。
我可以加载系统并说“让我们将推荐列为 90 天前股票价值的预测指标”;这将代表一组非常明确的排名。
现在是关键 - 我想创建某种机器学习算法,可以识别一系列时间的模式,以便当推荐流入应用程序时,我们维护该股票的排名(即类似于相关系数)该推荐的可能性(除了过去的一系列推荐)将影响价格。
现在这里是超级症结所在。我从来没有上过人工智能课/读过人工智能书/更不用说机器学习了。因此,我正在寻找指导——我可以适应的类似系统的示例或描述。寻找信息或任何一般帮助的地方。或者甚至把我推向正确的方向开始......
我希望用 F# 来实现这一点,并能够通过机器学习的实现以及可能包含在技术组合或博客空间中的一些东西(应用程序/源代码)来给我的朋友留下深刻印象;
感谢您提前提供任何建议。