如何使用 PCA 進行交易
誰能給我一些關於如何使用 PCA 進行交易的建議？特別是，在我看來，PCA 對於選擇股票（或其他）投資組合的子集而不是交易每隻股票很有用。但我想知道它是否也可以在交易單隻股票時增加價值？PCA 能否以某種方式應用於可能影響股價的其他輸入——也許是技術指標？
要回答您的問題，我們必須看看它的作用。
PCA 在數學上被定義為一種正交線性變換，它將數據變換到一個新的座標系，這樣新聞向量是正交的，並解釋了第一組變異數的主要部分。
它以 N x M 矩陣作為輸入，N 表示實驗的不同重複，M 表示特定探針的結果。它將為您提供解釋數據集變異數的方向（或主成分）。
因此，這完全取決於您輸入 PCA 的內容。我使用 PCA 來查看市場相關性，因此我輸入了 M 個價格超過 N 次。您可以輸入單個股票的不同度量（希臘、期貨……）以查看其動態。我的用途將給出股票價格與市場的相關性，稱為貝塔，另一種用途將給出股票不同技術指標之間的相關性。而且我猜你可以通過不同股票的不同指標得到一些有趣的結果……
不要忘記預處理。正如您在此處看到的：數據同步市場數據存在一些棘手的問題。
這還取決於您對結果的處理方式。您可以使用一些標準來刪除變異數很小的組件，以減少數據集的維度。這是 PCA 通常的“目標”。它可以減少股票數量來建立投資組合，估計利潤/風險曲線……但您也可以進行更複雜的後期處理。在這裡：http ://th-www.if.uj.edu.pl/acta/vol36/pdf/v36p2767.pdf您可以看到使用 PCA 結合隨機矩陣理論來消除市場噪音。
PCA 是一個工具，一個非常強大的工具，但只是一個工具。您的結果將取決於您如何使用它。風險是過度使用它。你知道他們說什麼，如果你有一把錘子，每個問題看起來都像釘子。
正如我在這篇文章中所解釋的，PCA 是一種降維方法。
沒有辦法用它來確定股票的內在價值，因此它不直接用於交易……