七耿科技：如何基于機器學(xué)習(xí)設(shè)計一套智能交易系統(tǒng)？

時間：2020-11-03作者：上海七耿信息科技有限公司瀏覽：55

      在以后七耿科技會陸續(xù)討論設(shè)計、開發(fā)和測試一個具**器學(xué)習(xí)能力的人工智能股票與外匯交易系統(tǒng)。機器學(xué)習(xí)是一個新的領(lǐng)域，它是「基于統(tǒng)計學(xué)算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)」的另一個名稱。計算機日新月異的計算能力提升使機器學(xué)習(xí)技術(shù)成為了可能。在我們更多的討論這個問題之前，我希望讀者可以先看一下視頻，這部視頻解釋了什么是機器學(xué)習(xí)以及它的一些應(yīng)用，比如垃圾郵件檢測，手寫識別以及語音識別技術(shù)等等。

　　R 語言是一門被世界各地學(xué)者開發(fā)出來的強有力的編程語言，它被用來執(zhí)行一些用在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的統(tǒng)計學(xué)算法。R 語言是可以被免費下載的開源軟件。在**幾篇文章中我們討論了如何使用 R 語言來改良我們的交易系統(tǒng)。在繼續(xù)之前推薦您先瀏覽一下 如何用R語言開發(fā)自己的基于算法的交易系統(tǒng) 。現(xiàn)在我們面臨的問題是如何在開始套用 R 語言提供的不同統(tǒng)計模型之前正確將數(shù)據(jù)格式化。

　　設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的人工智能股票外匯交易系統(tǒng)

　　我們希望初步設(shè)計一個可以根據(jù)預(yù)測每日收益來自動進(jìn)行交易的系統(tǒng)。我們選擇一個市場變化的閾值，達(dá)到這個閾值后我們才會發(fā)生交易操作。舉個例子來說，我們想用我們的交易系統(tǒng)來預(yù)測一對外匯組合在接下來的 24 小時會朝哪個方向變化，變多少個點。假設(shè)我們選擇了一組外匯 24 小時內(nèi) 200 點的變動作為閾值。我們的機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)該做到能夠預(yù)測向 2 個方向浮動 200 點的分別的可能性。如果英鎊對美元在未來 24 小時內(nèi)上漲 200 個點的可能性是 70% 到 80%，我們就使用對 K 線圖的理解進(jìn)行低買高賣來獲取預(yù)期 200 個點的回報。切記，所有的統(tǒng)計算法本質(zhì)上都是概率性的。

　　下面就是我們要怎么做。我們先計算我們選定的股票或一組外匯當(dāng)日的收益，然后再預(yù)測下一日的 K 線圖。然后再運用上文提到的算法來參照計算得到的每日收益數(shù)據(jù)組來訓(xùn)練交易系統(tǒng)。一旦我們教會了交易系統(tǒng)每日收益數(shù)據(jù)組，我們就用它來預(yù)測下一日的情況。這樣可以幫助我們優(yōu)化交易選擇。就像**提到的，交易系統(tǒng)其實就是跟概率打交道。這就是說，長期地看，預(yù)測成真的平均比率將大致等于該預(yù)測的概率。

　　我們也想縮小范圍，以四個小時或者一個小時為單位來預(yù)測下一個單位時間的 K 線圖來看看預(yù)測準(zhǔn)確率是否達(dá)到70%-80%。如果我們的平均預(yù)測成功率**過了70%，就可以考慮去交易市場里賺的風(fēng)生水起了，所以還等什么？讓我們開始吧！

　　如何把數(shù)據(jù)讀入到R語言內(nèi)呢？

　　正如前文所說，我們將會使用 R 語言來進(jìn)行預(yù)測。你可以免費下載 R 語言。下載 R 語言之后，我們需要向其中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。我們拿嘉盛舉例。嘉盛的行情交易軟件 mt4（ metaTrader4 ）允許用戶下載所有支持外匯組行情的 CSV 格式文件。打開 MT4 軟件，選擇工具( Tools ）歷史中心（ History Center ).然后下載以今天、過去四小時和一小時為單位的數(shù)據(jù)文件。然后用下列命令來讀取歐元兌美元的每日 CSV 數(shù)據(jù)文件并導(dǎo)入 R 語言:

　　quotes <- read.csv(“E:/MarketData/EURUSD1440.csv”, header=FALSE)

　　其中E指代的是儲存歐元兌美元的一日 CSV 文件的磁盤盤符，你也可以把數(shù)據(jù)文件保存在 C 盤, D 盤等磁盤。注意根據(jù)存文件的位置修改命令中的磁盤位置。同樣你也可以導(dǎo)入四個小時和一個小時的數(shù)據(jù)文件:

　　quotes <- read.csv(“E:/MarketData/GBPUSD240.csv”, header=FALSE)

　　quotes <- read.csv(“E:/MarketData/EURUSD60.csv”, header=FALSE)

　　現(xiàn)在以上數(shù)據(jù)就被讀取成了 R 語言中較常用的數(shù)據(jù)格式——數(shù)據(jù)框(dataframe)。數(shù)據(jù)框類似一個矩陣。我們需要把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)化成按時間序列表示。就像**提到過的，股票外匯的價格是與時間緊密聯(lián)系的，這樣就形成了一個價格的時間序列。所以我們需要把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成時間序列模式來使 R 語言能夠處理。xts 是一個在 R 語言里較好用的時間序列類。 所以我們順理成章的把**數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 xts ?，F(xiàn)在我們需要使用以下命令來把每日的數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)化成按日為單位劃分的時間序列:

　　x <- as.xts(quotes[,-(1:2)], as.Date(paste(quotes[,1]),format=’%Y.%m.%d’))

　　同理，我們也可以轉(zhuǎn)化四小時和一小時的數(shù)據(jù)框為 xts 時間序列:

　　x <- as.xts(quotes[,-(1:2)], as.POSIXct(paste(quotes[,1],quotes[,2]),format=’%Y.%m.%d %H:%M’))

　　發(fā)現(xiàn)不同了嗎？機智的讀者可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了在按日為單位的時候時間格式是Date %Y.%m.%d，而按小時的時候則是OSIXct %Y.%m.5d %H:%M.為什么呢？這里有個規(guī)則。一天之內(nèi)的時間區(qū)間我們需要考慮小時和分鐘，而當(dāng)按天和周為單位的數(shù)據(jù)我們將忽略小時和分鐘，較小時間間隔為小時。在進(jìn)一步使用上面命令轉(zhuǎn)化好的 xts 時間序列數(shù)據(jù)之前，不要忘記在時間序列里命名數(shù)據(jù)列，可以用以下命令實現(xiàn)：

　　colnames(x) c(‘Open’,’High’,’Low’,’Close’,’Volume’)

　　顯而易見，**列是索引列并與時間綁定了起來。幾個數(shù)據(jù)列分別是Open,High,Low,Close,Volume.

　　**講到的都是針對 Forex 而言。如果你只是簡單的處理股票交易，數(shù)據(jù)讀取會變得簡單的多。我們可以直接從 Yahoo 金融下載數(shù)據(jù)文件，你甚至可以直接從 R 里面下載。R 語言的另一個優(yōu)點是自動把得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成 xts 時間序列。你只需要下載安裝 Quantmod 安裝包就可以簡單做到。安裝了 Quantmod 的 R 語言可以被用來實現(xiàn) K 線圖描繪以及大部分的技術(shù)性分析工作。Quantmod 的應(yīng)用將在后面的文章詳細(xì)解釋。現(xiàn)在我們只需要使用下列命令下載亞馬遜每日價格：

　　library(quantmod)

　　首先我們把 Quantamod 庫導(dǎo)入R。

　　getSymbols(“AMZN”, from = “2010-01-01”, to = “2016-04-05”)

　　上面的命令可以使我們輕松得到 2010 年到 2016 年每天的股票價格?，F(xiàn)在我們需要轉(zhuǎn)化這些數(shù)據(jù)到不同的格式來滿足我們的不同需要。

　　colnames(AMZN) <- c(“Open”, “High”, “Low”, “Close”, “Volume”, “AdjClose”）

　　你也可以實用 R語言里的 tseries 庫來從網(wǎng)上下載數(shù)據(jù)，使用下列命令既可：

　　library(tseries)

　　AMZN <- as.xts(get.hist.quote(“AMZN”,start=”2010-01-02″, quote=c(“Open”, “High”, “Low”, “Close”,”Volume”,”AdjClose”)))

　　下面解釋一下上面的命令。首先我們導(dǎo)入 tseries 庫。然后我們就可以使用 get.hist.quote 命令來下載 Amazon（AMZN）的數(shù)據(jù)。你可以下載任意股票的數(shù)據(jù)，簡單的將上述命令中的 AMZN 替換成任意你感興趣的股票代號，R 就會替你自動完成。數(shù)據(jù)會被下載成 zoo 對象，我們需要將其限制成 xts 時間序列對象。這就是我們在上述命令中使用 as.xts 的原因。

　　在這篇文章中我們已經(jīng)展示了如何從 MT4 里面讀取 forex 外匯組（數(shù)據(jù)）以及如何使用 R 語言從網(wǎng)上輕易的讀取每日股票交易信息。切記注意下載數(shù)據(jù)的時間格式是否正確，不正確的時間格式會在使用統(tǒng)計學(xué)算法時對訓(xùn)練和預(yù)測造成很大影響。比如，我們在上述命令中就使用了 as.xts 來把數(shù)據(jù)限制成特定的時間序列。

　　正如我們**所說，接下來我們要使用統(tǒng)計學(xué)算法來預(yù)測在接下來某個特定時間內(nèi)，外匯組或者股票是否會增加或減少特定的百分比。通過以上七耿科技的描述，現(xiàn)在你了解智能交易系統(tǒng)了嗎？


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