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Tomó un M matrice N x como entrada, N representa la repetición del experimento differents y M los resultados de una sonda particular. Se le dará instrucciones (o componentes principales) que explican la varianza del conjunto de datos. Así que todo depende de lo que de entrada a su PCA. Yo uso de PCA para mirar correlación mercado, por lo que los precios de entrada M sobre N veces. Puede differents entrada de medida (griegos, futuros.) De una sola acciones para echar un vistazo a su dinámica. Mi uso le dará a la correlación de un precio de las acciones con el mercado, conocido como beta, el otro uso dará correlación entre los diferentes indicadores técnicos de una acción. Y también supongo que se puede obtener algunos resultados interesantes con diferentes indicadores a lo largo poblaciones diferentes. No se olvide sobre el pre-procesamiento. Como se puede ver aquí: Sincronización de datos hay algunos problemas difíciles, con datos de mercado. También depende de lo que haces con tus resultados. Se puede utilizar algún criterio para eliminar los componentes con poca varianza para reducir la dimensión del conjunto de datos. Este es el objetivo habitual de PCA. Se le dará un número reducido de valores para construir una cartera, para estimar las curvas de beneficio / riesgo. Pero también se puede hacer un tratamiento posterior más complejo. Aquí: th-www. if. uj. edu. pl/acta/vol36/pdf/v36p2767.pdf se puede ver un uso de PCA combinada con la teoría de matrices aleatorias para eliminar el ruido del mercado. PCA es una herramienta, una herramienta muy potente, pero sólo una herramienta. Sus resultados depende de cómo lo usa. El riesgo es usarlo demasiado. Ya sabes lo que dicen, si usted tiene un martillo todos los problemas se parece a un nail. Using PCA para el comercio de propagación parejas clásicas de comercio por lo general implica la construcción de un par que consiste en dos patas, que idealmente deberían ser o, en otras palabras, los rendimientos de par incidencia en el mercado debe tener una correlación cero con la rentabilidad del mercado. El proceso de construcción de un buen par es bastante estándar. Una forma típica de la construcción de un par (diseminación) se refieren a la elección de dos valores correlacionados y formando un par incidencia en el mercado de valores utilizando las betas. los diferenciales de muchas patas son más avanzados y muy difícil de construir utilizando el método tradicional. Sin embargo, hay un método matemático llamado Análisis de Componentes Principales que se puede utilizar fácilmente para crear estable (negociable) se extiende. Todo el álgebra lineal está oculto por suerte dentro de la función PRINCOMP, pero si youd como para comprender cómo PCA realmente funciona, echar un vistazo a este tutorial. Los datos transformados se pueden describir como. componente 1-st: Volatilidad de la cartera max, que suele ser muy alta correlación con el mercado. el componente 2-nd: cartera de incidencia en el mercado, que tiene varianza máxima. 3-d y componentes adicionales han disminuyendo los grados de variación. Tenga en cuenta que por diseño, PCA produce componentes ortogonales, lo que significa que todas las carteras no están correlacionados entre sí. Así 2º y otras carteras son neutrales al mercado. Aquí está un ejemplo de la aplicación de PCA en algunos ETFs correlacionados en el sector de la energía: El gráfico superior muestra los precios de primas, el carbón son los más bajos rendimientos acumulados de componentes principales. Para calcular los principales componentes que sólo se utilizaron los primeros 250 días de datos. Parece que los componentes principales, que son combinaciones lineales de cada ficha de seguridad son bastante estables fuera de la muestra, que es una agradable sorpresa. En primer componente (azul) tiene la mayor parte de la varianza, y está claramente correlacionado con el movimiento de los precios en el gráfico superior. Vamos a echar un vistazo más de cerca a los dos últimos componentes: estos parecen ser bastante estable y comerciable incluso mucho fuera de sample. Principal Análisis de los componentes. Guía paso a paso en I Este mes decidí dedicarme totalmente al análisis de componentes principales (PCA). Como muchos de ustedes saben, Internet está lleno de tutoriales sobre PCA / SVD, excepto que hay un problema 8212 el momento en que un principiante tiene que traducir el lenguaje abstracto del álgebra lineal en la aplicación, las cosas parecen ir hacia el sur. Uno no puede estar seguro acerca de sus capacidades, puede haber errores de cálculo, etc. Sin una guía paso a paso, it8217s difícil de aprender por su cuenta PCA. 8216A Guía User8217s de Componentes Principales Analysis8217 por Edward Jackson viene a rescatar. Se ha detallado exposición sobre cómo realizar PCA, junto con los resultados de la etapa intermedia de manera que alumno puede garantizar they8217re en el camino correcto. Trabajo inestimable para un estudiante de una técnica tan importante. Tal vez debería hacer una breve nota sobre por qué es importante PCA 8212 it8217s uno de los métodos más populares de análisis de datos multivariados. Suponga que tiene un conjunto de datos que describe el precio de cierre de una selección de acciones por día. Se puede crear una matriz de correlación de las existencias y realizar PCA (ya que las diferentes poblaciones tienen diferente precio medio, it8217s una buena idea utilizar la matriz de correlación vs covarianza). Los componentes principales se mostrarán las dimensiones más importantes de 8212 cada dimensión tendrá contribuciones positivas y negativas de cada población. Crear un gráfico de sedimentación para ver cuánto se varianza explicada por cada vector propio. Seleccione un punto de corte y aproximar sus datos diarios y con pocas vectores propios. A continuación, ver cuál de los puntos de datos (días, en este ejemplo) son los valores atípicos, es decir, no se puede explicar por la selección de los vectores propios. Yo recomendaría el capítulo 5 8212 lectura requiere un conjunto de datos de audiometría, que incluyo a continuación. Divulgación: No tengo posiciones en las existencias mencionadas, y no hay planes para iniciar cualquier posición dentro de las próximas 72 horas. Escribí este artículo a mí mismo, y que expresa mis propias opiniones. No recibo compensación por ello (excepto los de Seeking Alpha). No tengo ninguna relación de negocios con cualquier empresa cuyas acciones se menciona en este artículo.