Примечание переводчика. Продолжаю перевод серии статей по применению машинного обучения в трейдинге. Предыдущая часть здесь. О любых ошибках и исправлениях пишите в личку.

Как использовать дерево решений для торговли акциями Bank of America.

Предположим вам нравится использовать разнообразные технические индикаторы и вы хотите создать стратегию, которая ищет конкретные высоко-вероятностные возможности на рынке. Что если значение RSI находящееся выше 85 и, одновременно, линия MACD ниже 20, означают хорошую возможность открыть короткую позицию? Вы можете потратить дни/недели/месяцы в попытках вручную просчитать все комбинации ваших индикаторов, а можете использовать дерево решений – мощный и легко интерпретируемый алгоритм.

Для начала давайте разберёмся, как работают дерева решений, затем рассмотрим их использование на примере построения стратегии торговли акциями Bank of America.

Примечание переводчика 1. Я наткнулся на этот блог в одном из обзоров материалов по машинному обучению. Если вы хорошо разбираетесь в машинном обучении, то в этой статье вы не найдете для себя ничего интересного. Она достаточно поверхностная и затрагивает только основы. Если же вы, как и я, только начинаете интересоваться данной темой, то добро пожаловать под кат.
Примечание переводчика 2. Кода будет мало, а тот что есть написан на языке R, но не стоит отчаиваться, если вы его до сих пор никогда в глаза не видели. До этой статьи я тоже ничего о нем не знал, поэтому я специально отдельно написал «шпору» по языку, включив туда все, что вам встретится в статье. Если хотите сами разобраться, то начать рекомендую c маленького курса на CodeSchool. На хабре тоже есть интересная информация и полезные ссылки. И наконец вот тут есть большая шпаргалка.
Примечание переводчика 3. Статья из двух частей, однако самое интересное начинается только во второй части, поэтому я позволил себе объединить их в одну статью.

Часть 1

В этой серии статей, я собираюсь шаг за шагом построить и оттестировать простую стратегию управления активом, основанную на машинном обучении. Первая часть будет посвящена базовым концепциям машинного обучения и их применению к финансовым рынкам.

Машинное обучение является одним из наиболее многообещающих направлений в финансовой математике, в последние годы получившее репутацию изощренного и сложного инструмента. В действительности все не так сложно.