¿Cuál de las dos técnicas: ANN o SVM funciona mejor para la predicción del precio de las acciones?

Cada acción tiene una reacción igual y opuesta, y cada operación realizada para explotar un patrón particular actuará para alterar ese patrón.

Si opera en base a las conclusiones de un algoritmo de aprendizaje, está perturbando las correlaciones encontradas por el algoritmo y la acción dejará de actuar de una manera predecible. En principio, podría crear un algoritmo capaz de pronosticar cómo sus operaciones recomendadas afectarían los activos subyacentes, pero esto también podría denominarse “conocer el futuro” y el hecho de que no surjan nuevos multimillonarios inexplicables indica que nadie Ya lo hice.

Mientras más personas usen un tipo particular de algoritmo comercial, menos rentables serán todos. Ergo, el mejor método de predicción es probablemente el que nadie conoce. Dado que ambas técnicas que ha enumerado son ampliamente conocidas, es poco probable que alguna sea particularmente efectiva fuera de un entorno de laboratorio. (A menos que, por supuesto, esté operando en alta frecuencia más rápido que todos los demás, en cuyo caso no importa cuántas personas conozcan la técnica porque puede adelantar sus operaciones. Pero los HFTers no van a compartir sus secretos con gente como nosotros)

No creo que sea posible responder eso. Depende demasiado de los detalles del problema y de qué tan bien se adapte el problema al algoritmo ANN o SVM real utilizado.

Sin embargo, he oído decir que las SVM son los mejores algoritmos de aprendizaje de ‘propósito general’, por lo que puede ser que sin ningún tipo de adaptación (y poniendo los datos en una forma ‘genérica’ que tanto las ANN como las SVM puedan tratar por igual) SVM puede funcionar mejor, pero ciertamente no tan bien como cualquier implementación en la que se haya pensado.

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