Objetivo 20%

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Dalamar
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 29 Dic 2014 14:04

2014 ha sido un gran año para la inteligencia artificial, en especial la relacionada con Deep Learning: (off-topic/inteligencia-artificial-t1602.html)

2014 saw major strides in machine learning software that can gain abilities from experience. Companies in sectors from biotech to computing turned to these new techniques to solve tough problems or develop new products.

The most striking research results in AI came from the field of deep learning, which involves using crude simulated neurons to process data.

Work in deep learning often focuses on images, which are easy for humans to understand but very difficult for software to decipher. Researchers at Facebook used that approach to make a system that cantell almost as well as a human whether two different photos depict the same person. Google showed off a system that can describe scenes using short sentences.

Results like these have led leading computing companies to compete fiercely for AI researchers. Google paid more than $600 million for a machine learning startup called DeepMind at the start of the year. WhenMIT Technology Review caught up with the company’s founder, Demis Hassabis, later in the year, he explained how DeepMind’s work wasshaped by groundbreaking research into the human brain.
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dave26
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor dave26 » 20 Abr 2015 12:01

Has pensado dalamar en usar gradient boosting machine (gbm) y random forest para todos esos modelos que quieres hacer?

Parece ser que ha dado buen rendimiento en diferentes competiciones de Kaggle en 2014:

http://www.datarobot.com/blog/datarobot ... on-slides/

Puede que para los análisis que planteas, ambos algoritmos también tengan mejor capacidad predictiva (De hecho, el gbm ya es el primero que uso cuando quiero hacer algún modelo rápido y pocas veces me defrauda...)

Un saludo!

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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 05 May 2015 00:33

Si, de hecho tengo un hilo en el foro sobre random forest y sus derivados...
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 10 May 2015 08:41

La idea va tomando forma, quiero hacer 4 sistemas automaticos (para diversificar) que tengan un objetivo de 20% de rentabilidad, asi sera mas dificil que la rentabilidad se desvie y unos cancelaran a otros disminuyendo la volatilidad conjunta y tal vez permitiendo un poco de apalancamiento para incrementar la rentabilidad.

El primer sistema sera una combinacion de Momentum con Value: sistemas/estrategias-basadas-momentum-t1816.html
El segundo sistema sera un sistema basado en la reversion a la media: sistemas/estrategias-basadas-reversion-media-t1827.html
El tercer sistema se basa en el Model Shadow Stock Portfolio de AAII optimizado y voy probando sistemas similares para otros paises, no solo US: confidencial-f88/model-shadow-stock-portfolio-t1833.html

Por supuesto no van a ser tal cual estan en estos hilos, voy a optimizarlos mucho usando Machine Learning.

Tengo otros en mente que podrian servir y tienen un objetivo del 20%, despues solo hay que optimizarlos lo maximo posible!

El objetivo es que a largo plazo obtengamos una rentabilidad del 20% de media, pero hay que intentar optimizar el Draw Down y la Varianza para que no haya grandes sobresaltos.
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 21 Oct 2016 12:30

Un par de estudios interesantes sobre analisis tecnico y machine learning...
Adjuntos
fulltext01.pdf
(4.47 MiB) Descargado 26 veces
1605.00003.pdf
(777.21 KiB) Descargado 23 veces
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Kaizen
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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Kaizen » 24 Sep 2017 18:01

Al final, ¿has seguido adelante con lo que te proponías?

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Re: Objetivo 20%

Mensajepor Dalamar » 21 Oct 2017 06:53

Un sistema que puede ser interesante, es el basado en short interest bajo:

We find that short interest-related mispricing is strongest among stocks with the most lottery-like characteristics, which are preferred by retail investors. Negative alphas for high relative short interest (RSI) stocks and positive alphas for low RSI stocks are monotonically related to stocks’ lottery features. Monthly portfolio alphas are –1.61% for stocks with high RSI and most lottery-like characteristics, while stocks with high RSI and the least lottery-like attributes show statistically insignificant alphas. Among lightly shorted stocks, lottery securities exhibit monthly alphas of 1.80%. Thus, although lottery stocks as a group typically underperform, investors can earn positive abnormal returns in lottery stocks with low RSI. Our results suggest that higher transactions costs among lottery stocks impedes arbitrage in short interest-related mispricing, particularly for low RSI stocks
.

Fuente: https://alphaarchitect.com/2017/10/20/potential-winner-buying-lottery-stocks-low-short-interest
Adjuntos
ShortInterest.JPG
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