机器学习与量化交易∙笔记（3）

• 数据存储方式

  • .csv
  • NoSQL 存储文本
  • SQL 跟时间序列有关的金融数据

• 数据格式

  • 交易所信息：上交所、深交所、标普
  • 数据来源
  • Ticker/sumbol
  • 价格
  • 企业行为（stock split/dividend adjustments）
  • 国家假日

• 数据关注点：容易出错的地方

  • 企业行为
  • spikes用相关滤波器过滤噪点
  • 缺失数据

• MySql数据库基础用法

  • 基本用法

• 设计股票EOD数据的表

  • Exchange
  • DataVendor
  • Symbol
  • DailyPrice

• 机器学习通俗理解

  • kernel与相似度

    在机器学习中，kernel与相似度是混合着用的。

    大部分的核的本质，是计算两个输入的相似度。

• 时间序列分析

  时间序列分析比较偏传统的计量经济学。相比古老传统。与机器学习相比，在三五十个点（很小的数据量）上就可以做的。

  金融与计量经济领域的quant偏向于时间序列分析；机器学习是另一种做quant的手段，与时间序列分析是并列的一种手段。

  在获取读取数据的水平之后，最容易上手的是时间序列分析。时间序列分为两大类：

  1. Mean均值 如果时间序列是平稳的，有一个均值，产品价格围绕均值操作。

     如果是随机游走，下一刻的状态没法根据过往判断，那就没法在证券市场赚钱。单只股票的价格很可能就是随机游走。

     但是一个股票组合，可能不是随机游走的，也就有了研究的必要。

     • Mean Reversion and Ornstein-Uhlenbeck process
       • ADF Test
       • Hurst Exponent</