統計
根據天氣+農業數據預測期貨價格
我在數據探勘領域工作，並為我的碩士項目提出了以下想法。文本可能不是最好的結構，但它是一個工作草案，可以讓你快速了解。
基本假設，
- （天氣數據 + 農業數據 + 社交媒體（推特等）數據 + 其他相關數據）的組合是否可用於幫助投資者購買產品/商品“X”的期貨
- 我計劃專注於檢驗“大豆期貨”的假設。核心思想是測試方法，即使我失敗了，也很好。我的方法/方法必須是正確的。
目標，
- 潛在的目標受眾可能是投資者、政府機構或農業行業
方法，
- 關注美國大豆期貨（世界最大的大豆生產商）縮小我的問題範圍
- 更具體地說，伊利諾伊州（引領美國大豆生產）進一步放大
技術，
- 了解期貨定價模型的工作原理
- 查找伊利諾伊州大豆期貨的歷史交易數據$$ from Quandl? $$我仍然不知道如何將大豆期貨交易數據與其產生的地方相匹配，所以這是一個問題，我認為
- 天氣$$ temp, humidity, sea pressure, etc $$&農業$$ yields, farm sizes etc $$數據易於獲取和分析
- 進行一些數字運算/數據探勘以測試“如果伊利諾伊州的天氣影響大豆產量/產量，進而影響大豆期貨價格”；我仍然需要改進技術，但這是一個粗略的想法
您的輸入，
- 你怎麼看整個想法？完全瘋了嗎？不現實？我需要成為數學神才能解決這個問題？
- 如果您認為這甚至是遙不可及的，那麼我必須做什麼，不該做什麼？
- 我的技術完全有缺陷嗎？我錯過了什麼？低估？我怎樣才能提高我的技術？
而不是“數據探勘”，我會嘗試採用一種更有條理的方法來選擇變數/因素：農業價格的關鍵驅動因素，一如既往地在經濟學中，是供求關係。
正如您所說，供應取決於種植面積和產量，而這又取決於天氣和其他因素（例如施肥——不能連續多年大量使用氮）。我將從美國農業部網站開始。
從我在您的問題中讀到的內容來看，需求及其驅動因素缺失。幸運的是，在食品消費方面，需求相對穩定。然而，玉米乙醇在過去幾年是一個很大的波動因素，導致了玉米的瘋狂。
更結構化的方法將幫助您理解和解釋您的結果，imo。我認為這是一個偉大的項目，但也是一個大項目。從理論上講，您可以將整個職業生涯都投入到這個主題上。