※ 引述《peter308 (pete)》之銘言：
: 最小生成樹(Minimal spanning tree)
: 是一種用來研究股票市場(或更廣泛的金融市場)的網絡拓樸的一種技巧
: 首先先透過收集市場時間序列的數據
: 建構一個關聯矩陣
: 得到這個關聯矩陣後
: 1. 設定閥值
: 2. 建構最小生成樹
: 就能建構出一個對於這個股票市場網絡拓樸的地圖
: 有了這個"股票市場的拓樸"地圖
: 就有非常多後續的應用能實行
: 比方說:
: 這個拓樸的確切結構是什麼? 星形? 隨機? 還是小世界? 甚至是scale-free ?
: 有什麼特徵?
: 聚集係數，最短路徑，中心度，社團劃分，度分布,等等
: 都可以計算出來...
: 又會有什麼後續的市場演化行為可以預期?
: 有人開始把這樣的演算技巧應用在股市的套利上了嗎?
: 能否分享一些見解和討論呢??
: (太機密的可以保留沒關係 可以分享初潛想法就好)
: 感謝喔!!
最近讀到一篇今年發在Scientific Reports的文章
標題是
"Topological Characteristics of
the Hong Kong Stock Market: A
Test-based P-threshold Approach
to Understanding Network
Complexity"
我認為這篇最新出爐的文章把我前篇文章提到的概念
作為一個很完整具體的學術研究案例報告和呈現
也替未來在這個方向上的可行性上做出一些評估
其實拋開經濟理論的複雜性和爭議,
如果只針對金融複雜網絡上的拓樸結構做細部的研究探討
這類研究拓樸網絡的學術文章
其實很有可行性和潛在應用價值。
因為他們非常技巧性地避開
金融理論目前在學術上的爭議和不完備性
比方說: 基本分析和技術分析誰比較好
有效市場假說或理性投資行為到底正確與否等等學術爭議。
目前學界的方法大致上如下:
1. 定義出節點的屬性(股票代號、或是外資、法人等等)
2. 從股票市場的時間序列建構出關聯矩陣 (一般常用Pearson 關聯係數法)
但是Pearson法好像有一些爭議,像這篇文章就針對這步驟做出改良。
3. 找出閥值 (大於閥值的矩陣係數為1，小於閥值則為零或其他方法)
怎麼決定閥值大小很關鍵!
4. 從關聯矩陣就能透過最小生成樹或是planar maximally filtered graph(PMFG)法,
等等去建構出網絡拓樸地圖來
(其實有非常多類似的找拓樸結構的演算法，
所以這個步驟的成效應該是能否獲利的關鍵所在。)
5. 有了這個拓樸地圖，就知道這個拓樸地圖怎麼隨時間演化。
(可以用來做歷史回測)
我粗略的相信， 未來這個拓樸地圖如果可以被很精準的繪製出來
以後的金融市場的動向可能可以像氣象局預測天氣一樣
3~5天內的預報可以到非常準。
或許現在已經可以做到了?? 只是還沒公開而已??
其實我上面列舉的step1~step5 已經是很正規嚴謹的學術研究方法了
大概1999年左右就有人提出了
現在發表的文章還用類似方法也已經沒價值了。
所以 如果有基金管理公司用來在股市套利
根本一點也不奇怪!!
還是希望這個討論串能引出更多討論和火花 ....

沒有分析過並且實際進場，都是無法知道的

我都用這招賺我每天便當錢

你潑這麼多次 到底寫出啥東西了? 有發表壓力就快去寫吧不然你就開個證券戶 下來玩半年就知道那些論文哪些有用

你可以先空氣單試試看 在發表結論

我博班老闆說他以前發論文 如果是有商業價值的 都會故意寫一些錯的 來誤導讀者 有用的不想讓別人知道

論文其實比較不重視實用性，尤其是股市相關的研究，很多多都只是注重新應用來累計論文篇數

資金規模跟武器等級要匹配 殺雞焉用牛刀

垃圾桶。

然後那些論文99%都不是傳說神器 (傳說神器是巴菲特大腦)

我只覺得想討論這個這版不適合雖然我們是台大學術網路論壇（？

雖然這板99%是非學術 但其實這板性質被歸類於「學術」 XD更適合討論量化的板是 Quant 學術 ◎計量經濟與數理金融不過那邊人氣.......

推 想知道用收盤價量 就能取的分析

絕對不適用於台股

做夢文再一篇 而且會持續好幾年一篇又一篇

祝你成功 天才與白痴只在一瞬間 成功了要記得感恩

這版90%的人用不到 沒有幾個億根本用不到

推樓上 資金規模不夠的話 真的很多餘推原po 你終於有進展了 這個主題真的有可行性原po之前的文章 根本都屬於對股市的理論幻想動手做真的很重要 趕快做出成果再來說

印象中華爾街曾經有個很出名的技術分析公司績效超猛最後因為金融海嘯gg了

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913014現在比較流行Deep Learning吧

peter 原來你這麼厲害@[email protected]

見山不是山，見水不是水

是禿頭助教

各位 歐洲已經有人在搞了 http://www.fna.fi/ 跟我文章幾乎一樣的概念 但人家已經有個團隊在弄 軟體也有了由此可見 台灣很多尖端資訊都落後歐美3~4年以上大家加油了 我看了他們應徵條件 我應該連面試都沒機會吧

和幼稚園學生討論大學程度的東西是不會有收穫的幼稚園學生只會崇拜唬爛的小學生而已程度再上去就超過他的理解範圍，只能回應幹話

樓上.........XDDDDDDDDDDDDDD

這樣的分析能夠超越 Dow, SP500, or Nasdaq嗎?他績效能超越這些 ETF嗎 ?