동적 시간 워핑을 기반으로 한 형태 인식 전략

• #### 1. 형상 인식

기술 분석 이론은 세 가지 중요한 가설에 기초하고 있습니다.

(1) 주식 가격은 모든 시장 정보를 포함합니다.

(2) 주식 가격의 추세

(3) 역사는 반복됩니다.

세 번째 점은 주식 가격 또는 지수에서 장기적인 움직임에서 특정 형 또는 패턴이 반복적으로 나타날 수 있다는 것을 설명합니다. 이러한 패턴을 연구하는 것은 후시장의 사전 판단에 중요한 참조 가치가 있습니다. 형 이라고 불리는 것은 주식 가격 또는 기타 지표가 특정 시간 동안의 움직임을 나타내는 것입니다.

행동금융학의 관점에서, 처분 효과와 양떼 효과와 같은 집단 행동 법칙은 시장에 객관적으로 존재한다. 시장은 많은 투자자 게임의 결과이다. 투자표준은 천차만별이며, 동일표준도 항상 변화 중에 있지만, 인성은 변하지 않으며, 거래심리학은 변하지 않으며, 투자자가 의사결정 과정에서 형성된 방향성 사고와 투기심리학은 역사의 반복을 초래한다. 기술분석은 대부분 역사적 데이터에 대한 분석과 통합을 기반으로 하며, 역사에서 법칙을 도출하여 미래의 의사결정을 안내하려고 시도한다. 기술분석의 효과와 실용성은 시장에서 인정되고 실행되고 있으며, 비교는 유명한 파동 이론, 여론 등과 같습니다.

종합적으로, 주식 형태는 주식의 근본적인 변화의 정보뿐만 아니라 시장 투자 집단의 투자 정신을 반영하고 거래 논리를 포함합니다. 따라서 주식 가격 움직임은 비슷한 형태를 나타냅니다. 비슷한 형태의 다른 주식은 미래에 비슷한 움직임을 나타냅니다.

기술 분석 이론을 기반으로 주식 가격의 움직임을 인식하고 예측하는 것은 많은 기술 분석 방법들이 경험적 판단에 의존하고, 수치화하기 어렵고, 심지어 동일한 움직임 형태에 대해 다른 기술 분석가가 완전히 반대되는 결론을 내리기 때문입니다. 우리는 형태 인식 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하려고합니다.

• ### 2. 형태 인식 알고리즘

형태 인식은 음성 인식과 유사하며, 본질적으로 파형 특성을 포착하고 인식한다. 비교적으로 일반적으로 사용되는 인식 알고리즘에는 신경 네트워크 알고리즘, 인마르코프 알고리즘 등의 기계 학습 기반의 알고리즘이 있으며, 기술 지표 및 함수의 극한 값에 기반한 통계 판단 방법도 있다.

이 보고서는 동적 시간 정규화 알고리즘을 사용한다. 자동 음성 인식 분야에서, 음성 신호는 상당히 큰 무작위성을 갖는 신호이기 때문에, 동일한 화자가 동일한 단어에 대해 발음할 때마다 결과가 다르기 때문에, 완전히 동일한 시간 길이를 가질 수도 없다. 따라서 저장된 모델과 일치할 때, 알려지지 않은 단어의 시간 축은 균일하게 왜곡되거나 구부러져, 그 특징이 템플릿 특징과 정규화된다. 시간 정규화 수단은 매우 강력한 조치로, 시스템의 인식 정확성을 높이는 데 매우 효과적이다.

실제로, 실제 응용 시나리오, 특히 금융 시간 순서의 일치 문제는 시간 축에 완전히 일치하지 않는 것을 요구합니다. 즉, 시간 순서가 형태적으로 유사하지만, 순서 내부의 패턴의 팽창 또는 진폭의 차이는 있다면, 시간 순서 그룹이 유사하다고 간주 될 수 있습니다. 시장의 기술 분석가는 이러한 형태적 일치를 통해 주식 또는 대장 지수의 역사 데이터에서 현재 흐름과 유사한 형태를 발견하고, 이러한 형태가 역사적으로 나타나면, 개별 주식 또는 대장의 움직임을 관찰하고, 궁극적으로 후기 개인 주식 또는 대장의 움직임을 예측하고 거래 결정을 안내합니다.

동적 시간 정렬 알고리즘을 이해하기 위해서는, 시간 정렬 의 생각을 이해하는 것이 중요합니다. 그 의도는 다음과 같다:

파란색과 녹색의 선은 두 시간 순서를 나타냅니다. 전통적인 거리 측정 방식과 비교하여 시간 정화는 시간 지점을 한 쌍 또는 여러 쌍의 하나씩 매핑하여 최적화된 조건을 충족시키는 것입니다. 이러한 매핑 후, 시간 축에 정규화가 이루어져 두 시간 순서 사이의 거리가 최소화되고 유사성이 최대화됩니다.

동적 시간 정규화 알고리즘의 핵심은 다음과 같은 조건들을 충족시켜야 하는 최적의 경로를 찾는 것이다:

(1) 경계 조건;

(2) 연속성: 즉, 요구사항은 어떤 점들을 넘어서서 일치할 수 없으며, 단지 그 자체의 인접한 점들과 일치할 수 있습니다.

(3) 단조성: 즉, 요구점은 시간에 따라 단조적이어야 합니다.

동적 계획의 방법을 통해 최적의 경로와 최소 거리를 구할 수 있다.

• ### 3. 형상 인식 전략

동적 시간규정 알고리즘을 이용하여 형태인식 기능을 구현하고, 인위적으로 선택된 표준 형태에 기초하여, 매매일마다 형태인식 알고리즘을 이용하여 전체 A 주식 형태와 표준 형태의 거리를 계산하고, 그 다음으로 축소된 거리보다 작은 주식을 선택하여 당일 개시 가격으로 구매하고, 5일 동안 종결 가격으로 판매하고, 보유 과정에서 어느 날 종결 가격이 -5% 이상 떨어지면 종결 가격으로 손실한다.

• ### 5. 결론

이 전략은 역동적인 시간규정 알고리즘에 기반하여, 경험형태와 유사한 주식형태를 포착하여 주식 포트폴리오를 구축한다. 재검토 기간 동안 2.59의 샤프 비율과 27.4%의 연간 수익률을 얻었으며, 안정적으로 큰 배당 지수를 획득했다.

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