투자 할 때 가장 좋아하는 전략은 Boglehead 방식 Vanguard의 설립자이자 전 CEO 인 Jack Bogle이 개발했습니다. 그는 시장 수익률을 맞추려는 저비용 인덱스 펀드에 투자 할 것을 권고합니다.
이 블로그 게시물에 대해 다우 존스 지수를 능가하는 주식 그룹을 제안 할 수 있는지 알아보기로했습니다.
목표는 다우 존스 산업 평균 지수의 일부를 선택하여 회계 분기 동안 전체 지수를 능가하는 것입니다. 실적이 우수한 주식을 선택하기 위해 지난 3 년간 실적 보고서 사본을 사용했습니다. 성적표는 역사적 주가와 결합되어 통계 모델을 작성하고 다음 분기 말의 주가를 수입 계산에서 말한 것을 토대로 계획합니다.
비정형 데이터 다루기
수입 통화 데이터는 구조화되지 않은 텍스트 데이터 형식입니다. 이 구조화되지 않은 텍스트 데이터는 정보를 수집 할 때 몇 가지 고유 한 문제를 나타냅니다. 이러한 과제 중 일부는 데이터의 유용성, 관련성 및 품질을 포함합니다. 그만큼 텍스트 탐색기 플랫폼 JMP 13 이러한 문제를 해결할 수있는 훌륭한 도구를 제공합니다. 나는이 블로그 항목에있는 도구 중 일부를 과시합니다.
다우 존스 산업 평균 지수를 구성하는 30 개 기업 각각에 대한 수입 기록 사본을 찾을 수 있습니다 온라인 . 각 회사의 가장 최근 수입은 Nike의 경우 2011 년 9 월 27 일부터 월마트의 경우 2011 년 17 월 17 일까지 가을 학기 중 언젠가 발생했습니다. 역사적인 주가 정보를 위해 나는 Yahoo finance fetcher JMP 애드 인. 현재 주식 가격에 대해서는 수입 통화 당일의 개시 가격을 사용했습니다.
텍스트 탐색
데이터를 가져온 후에 JMP , 텍스트 탐색기를 사용하여 데이터를 구문 분석하고 중지 단어를 추가하고 일반적인 문구를 발견했습니다. 데이터 구문 분석을 위해 정규 표현식을 사용하는 텍스트 탐색기의 기본 설정을 사용했습니다. 나는 또한 동일한 근원 단어를 가진 용어를 결합하기 때문에 결합 옵션의 형태소 분석을 켰습니다. 아래의 스크린 샷 (월트 디즈니의 성적표)에서 형태소 분석의 예를 볼 수 있습니다. 용어 목록의 첫 번째 용어는 프랜차이즈입니다. · 프랜차이즈 루트 단어가있는 단어가 모두 포함되어 있습니다. 이 예에서는 프랜차이즈, 프랜차이즈 및 프랜차이즈입니다. 기호를 볼 때마다, 그것은 형태소 분석이 적용되었음을 나타냅니다. 이 분석에 추가 한 중지 단어는 설명력을 제공하지 않는 단어입니다. 이 경우에 사용 된 몇 가지는 웹 캐스트, 분기 및 좋은 아침이었습니다. 문서의 일반적인 문구는 아래 표시된 문구 목록에 나타납니다. 나는 분석에 이러한 일반적인 문구를 추가했습니다. 빨간색 글꼴로 강조 표시된 부사장과 같은 특정 구가 기본적으로 분석에 추가됩니다. 이것들을 정지 단어로 추가하여 제거 할 수 있습니다.
이 프로세스가 완료된 후, 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 사용 가능한 숫자 구조로 변환하는 DTM (document term matrix)을 저장했습니다. 또한 Text Explorer 플랫폼에서 주제 분석을 수행했습니다 ( JMP Pro ). 주제 분석은 문서 용어 행렬의 회전 된 특이 값 분해 (SVD)를 사용하여 주제를 특정 단어 또는 구로 그룹화합니다. 그런 다음 항목 벡터를 데이터 테이블에도 저장했습니다. 아래는 Apple의 성적표에서 수행 된 주제 분석 결과의 예입니다. 화제 낱말은 각 화제의 가장 대표적인 낱말이고, 저에게 각 화제를위한 주제의 좋은 생각을 준다. 이 주제는 모델에 설명력을 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
통계 모델 작성
다음 단계는 다우 존스 지수의 각 구성 요소에 대한 통계 모델을 만드는 것입니다. 통계 모델을 만들기 전에 데이터의 일부를 보류 할 유효성 검사 열을 설정했습니다. 이 경우, 데이터의 마지막 연도를 유효성 검사 세트로 사용했습니다. 이 기법은 모델의 초과 적용을 방지하는 데 도움이됩니다. 명심해야할 것은 텍스트 탐색기를 사용하여 일부 유효성 검사 데이터가 교육 세트로 누출 될 수 있다는 것입니다. 또한이 작은 양의 데이터로 유효성 검사 열 대신 k 배 교차 유효성 검사 방법을 사용할 수도 있습니다.
이 탐색을 위해 사용하고있는 데이터에는 열이 많고 행이 많지 않으며 넓고 좁은 데이터라고도합니다. JMP JMP Pro는 이러한 유형의 데이터를 처리 할 수있는 광범위한 모델링 기술을 제공합니다. 의사 결정 트리, 부트 스트랩 포리스트, 강화 된 트리, 신경 네트워크 및 일반 회귀를 비롯한 다양한 모델을 시험해 보았습니다. 모델 비교와 여기에서 살펴본 특정 데이터 세트를 기반으로, 나는 부스트 된 신경 회로망이 성능과 파싱의 조화를 가장 잘 띄는 것으로 나타났습니다. 아래는 예측 된 도표로 실제를 보여주는 한 모델의 예입니다.
교육 및 검증 데이터 세트에 대한 예측 된 플롯에 의한 실제
내 색인을위한 주식 선택
이 모델을 JMP , 나는 Nike와 Apple을 수렴하지 않는 두 개의 모델을 만났습니다. 데이터를 살펴보면 두 회사 모두 1 분기에서 다음 주가로 매우 큰 주가 변동이 있음을 깨달았습니다. 애플에게는 이것이 2014 년 중반에 일어났습니다. 나이키의 경우 2015 년 말이었습니다. 여러분 중 일부는 알 수 있듯이 타이밍은 해당 회사의 주식 분할과 일치합니다. 모델링을 위해 가격을 현재 수준으로 표준화했습니다.
모든 모델을 만든 후 예측 식을 저장하여 주가가 다음 수익 통화에서 예측되는 위치를 예측했습니다. 수입 신고 기간은 다양하지만 대부분의 회사는 2017 년 1 월 말에 다음 번 수입 신고를합니다. 아래는 예상 주가 조정의 결과를 보여주는 표입니다. 이 예측은 모두 수입 통화 기록으로 만든 부스트 된 신경망 모델에서 나온 것입니다. 아래 결과를 살펴보면 United Health Group, Caterpillar, Merck, Goldman Sachs 및 McDonald 's를 선택했습니다. 목표는 1 월 말 경에 다음 수익 전화까지 이전 수익 전화에서이 지수가 다우 존스 지수보다 월등히 뛰어날 수 있는지 확인하는 것입니다.
다우 존스 지수는 가격 가중 평균을 사용하여 계산됩니다. 이는 가격이 높은 종목이 지수에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이 동일한 방법을 사용하여 색인을 작성하고 5 개 구성 요소 각각에 대해 하나의 공유를 구입했습니다. 색인의 더 많은 부분을 차지하는 비싼 구성 요소로 인해. 최종 수입 신고일에 각 구성 요소의 한 주식을 얻으려면 $ 570.61을 지출해야합니다 (아래 표 참조).
비교를 위해, 나는 10 월 말에 다우 존스 지수에 같은 금액의 돈을 투자 할 것입니다. 다우 존스 산업 평균 지수는 10 월 31 일 18176.60에 개장했다. 그것은 투자의 원래 시간이 될 것입니다. 다우 존스 산업 평균 지수의 주식을 매입 할 수 있다고 가정하면 평균 0.03139 주를 얻을 것입니다. 모델은 내가 사용한 다섯 가지 선택에 투자하면 570.61 달러가 629.89 달러로 증가 할 것으로 예측합니다. JMP 이는 1 분기에 10.4 % 증가한 수치입니다. 다우 존스 산업 평균 지수가 2017 년 1 월 말에 어디로 가게 될지 예상하려면 각 구성 요소의 예상 주가를 가져와 합계를 구합니다. 그런 다음 나는 다우 지수 (Dow Divisor)를 0.14602128057775로 나누었습니다. 해당 투영 결과는 아래와 같습니다. 18696.73의 예상치와 함께, 570.61 달러의 투자는 1 분기에 586.93 달러 (2.86 %)로 증가 할 것입니다.
다음 단계는 내 예측이 실제로 다우 존스 지수와 비교할 때 어떻게되는지보고 기다리고 2 월 초에 블로그 항목으로 다시 방문하는 것입니다.
추가 아이디어
추수 감사절 주간에 고안 한 재미있는 프로젝트와는 달리 실제 투자를 위해이 작업을 수행한다면 몇 가지 사항을 변경할 수 있습니다.
- 나는 더 많은 수입원이 성적표를 요구할 때가 지 시간이 갈수록 더 나아갈 것입니다. 12 개가 좋은 시작이지만 더 많은 데이터가 이러한 모델을 향상시킵니다.
- 이 블로그 게시물은 텍스트 탐색기가 JMP 사용할 수 있지만 수입 통화의 구조화되지 않은 데이터 만 사용했습니다. 이러한 모델을 개선하기 위해 수익 및 주당 순이익과 같은 정보도 사용합니다.
- 마지막으로, 나는 미래의 주가 예측을 시도하기 위해 선거주기를 선택하지 않을 것입니다!
호기심 abou 텍스트의 주제로 만들어진 의미는 ...
