Aktienkursprognose mit linearer Regression in MS Excel

Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.

Einführung

Obwohl es unzählige komplexe Methoden und Systeme gibt, die darauf abzielen, zukünftige Aktienkurse zu prognostizieren, Die einfache lineare Regressionsmethode hilft, den vergangenen Trend zu verstehen und wird sowohl von Profis als auch von Anfängern verwendet, um zu versuchen, den bestehenden oder vergangenen Trend in die Zukunft zu extrapolieren. Wenn sich der bestehende Trend in Zukunft fortsetzt, Dann könnte ich einen potentiellen Gewinner haben.

Eine Warnung sollte hinzugefügt werden: nichts kann mit Sicherheit bestimmen, dass die Zukunft genau so abläuft wie die Vergangenheit und, Daher, diese Methode, wie andere Prognosemethoden, obwohl es grundsätzlich nützlich ist, hat seine Grenzen.

Mit dieser Einstellung, Versuchen wir, die zukünftigen Kurse der Infosys-Aktie zu berechnen (NSE-Symbol: INFY). Fassen wir das Konzept der linearen Regression zusammen, wähle einen beliebigen Zeitrahmen, Nehmen wir die Daten der Vergangenheit, lass uns die Methode anwenden, Lassen Sie uns den vergangenen Trend identifizieren und die Ergebnisse überprüfen.

Lineare Regression verstehen

Die einfachste Form der Regressionsgleichung mit einem VariableIn Statistik und Mathematik, ein "Variable" ist ein Symbol, das einen Wert darstellt, der sich ändern oder variieren kann. Es gibt verschiedene Arten von Variablen, und qualitativ, die nicht-numerische Eigenschaften beschreiben, und quantitative, numerische Größen darstellen. Variablen sind grundlegend in Experimenten und Studien, da sie die Analyse von Beziehungen und Mustern zwischen verschiedenen Elementen ermöglichen, das Verständnis komplexer Phänomene zu erleichtern.... und ein Unabhängiger wird durch die Formel

y = m * x + C

wobei y die geschätzte abhängige Variable ist, m ist der Regressionskoeffizient, oder was gemeinhin als Steigung bezeichnet wird, x ist die unabhängige Variable und c ist eine Konstante. In einfachen Worten, und ist die Ausgabe, wenn m, x und c werden als Eingaben verwendet.

Die lineare Regression versucht, zukünftige Trends und Werte vorherzusagen. Grundsätzlich, wenn auch nicht punktgenau, kann Fragen beantworten wie,

• Was könnte der Preis von Infosys in der nächsten sein? 3 Monate?
• Was könnte der Goldpreis in der nächsten sein? 6 Monate?
• Oder wohin könnte der Markt gehen, wenn sich der bestehende Trend in die Zukunft fortsetzt?

Hier gehen die Kurse von Aktien oder Finanzmärkten hin. Natürlich, es ist auch außerhalb der Finanzmärkte viel nützlicher und weit verbreitet. Aber trotzdem, für diesen Artikel, Wir werden seine Nützlichkeit bei der Vorhersage des Aktientrends untersuchen.

Analyse des vergangenen Trends

Die obigen INFY-Preise aus den 9 April 2020 bis zum 10 Juli 2020, insgesamt 60 Werktage oder ungefähr 3 Kalendermonate und nach dem unten stehenden Verfahren, wir werden den trend der letzten erhalten 60 Infosys-Tage.

Nehmen Sie die Schlusskursdaten vom letzten 60 Tage in Excel. ich zeige nur 3 Tage an Daten zur Veranschaulichung. (DatenquelleEIN "Datenquelle" bezieht sich auf jeden Ort oder jedes Medium, an dem Informationen erhalten werden können. Diese Quellen können sowohl primär als auch, wie z.B. Erhebungen und Experimente, als sekundär, als Datenbanken, Wissenschaftliche Artikel oder statistische Berichte. Die richtige Wahl einer Datenquelle ist entscheidend, um die Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Informationen in Forschung und Analyse zu gewährleisten....– https://in.finance.yahoo.com/quote/INFY.NS/history?p=INFY.NS)

Wählen Sie das Datum aus und schließen Sie die Spalten für die 60 Werte, Fügen Sie ein AusbreitungsdiagrammDas Streudiagramm ist ein grafisches Werkzeug, das in der Statistik verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu visualisieren. Es besteht aus einer Menge von Punkten in einer kartesischen Ebene, wobei jeder Punkt ein Wertepaar darstellt, das den analysierten Variablen entspricht. Diese Art von Diagramm ermöglicht es Ihnen, Muster zu erkennen, Trends und mögliche Korrelationen, Erleichterung der Dateninterpretation und Entscheidungsfindung auf der Grundlage der präsentierten visuellen Informationen.... wie im Folgenden gezeigt.

Wählen Sie das Schnelllayout als fx aus, wie unten gezeigt.

Um den linearen Trend wie unten gezeigt zu erhalten.

Basierend auf vergangenen Werten, Excel hat die Steigung berechnet, m = 1,3312, was bedeutet, dass, im Durchschnitt, Infosys-Aktie ist um . gestiegen 1,33 Rs. während dieser Zeit. Der Wert von c, der die Konstante ist, ist kleiner 57849.

Mal sehen, wie die Prognosewerte aussehen, wenn wir davon ausgehen, dass sich dieser Trend in die Zukunft fortsetzt.. Nimm den nächsten 60 Tage als Testdaten, um die Prognosen mit dem tatsächlichen Abschlussdatum zu vergleichen. Dies beginnt ab 13 Juli 2020 und läuft bis 05 Oktober 2020 (bis vor kurzem).

Vorhergesagter Wert, y = 1.3312 * x – 57489

Wenden Sie die obige Formel auf alle Zeilen in Excel an. Denken Sie daran, dass x hier das Datum ist y, Daher, Sie müssen das Ergebnis in eine Zahl umwandeln, um das richtige Ergebnis wie unten gezeigt zu erhalten.

Später, Vergleichen Sie den tatsächlichen Abschluss mit dem vorhergesagten Wert und erhalten Sie die prozentuale Differenz zwischen diesen Werten.

Ich würde mich nicht auf die statistische Interpretation der Prognosen einlassen und, zur Zeit, Ich würde nur überlegen, wie viel von der Prognose es im Vergleich zum tatsächlichen Wert ist. nämlich, tatsächlicher Abschluss minus Prognose geteilt durch Prognose.

Sobald Sie diese Aufgabe erledigt haben, Sie werden feststellen, dass der prozentuale Unterschied von einem niedrigen Wert von 3% (gute Prognose) das 14 Juli 2020 bis maximal 19% das 31 Juli 2020 (nicht gut) und Sie sagen ihm die Natur des linearen Trends, der eine proportionale Änderung über einen bestimmten Zeitraum ist.

Einschränkungen

• Die Zukunft wird als linearer Anstieg dargestellt, was nicht zutrifft, denn wenn man sich die realen Werte anschaut, Sie werden einen Sprung nach oben und einen Rückgang der Preise sehen. Es gibt eine große Variabilität in den tatsächlichen Daten, aber eine Standarderhöhung der vorhergesagten Werte.
• Die Linie geht nur in eine Richtung, das heißt, wenn die Vergangenheit über einen bestimmten Zeitraum durchschnittlich zugenommen hat, die Zukunft wird auch den durchschnittlichen Anstieg über den folgenden Zeitraum zeigen. In Wirklichkeit, es besteht immer die Gefahr einer Trendumkehr, die eine lineare Prognose niemals aufdecken kann.
• Die Werte selbst unterscheiden sich von den tatsächlichen um große Prozentsätze höher als die 10%, was zeigt, dass es kein so genauer Prädiktor ist.

Dienstprogramm

• Es kann Ihnen im Durchschnitt sagen, was der vergangene Trend war und, wie eingangs erwähnt, wenn der zukünftige Trend der gleiche ist wie der vergangene Trend, Ihre Vorhersage wird mit einem einfachen linearen Regressionsmodell ziemlich genau sein, was nicht viel Arbeit ist
• Verwenden des Fehlerprozentsatzes, es könnte eine Spanne abgeleitet werden und der zukünftige Wert könnte innerhalb dieser Spanne liegen.
• Sobald Sie alle Fälle lösen können und sich zukünftige Werte bewusst werden, wenn sich der Trend verbessert, schlechter wird oder gleich bleibt und sich so ein Bild von den möglichen Reichweiten machen.
• Es ist eine schnellere und einfachere Methode für die Anwendung mit dem beliebtesten Analysetool, nämlich Excel und, im Gegensatz zu hochkomplexen Prozessen, die mehr Aufwand für die Vorhersage genauer Werte erfordern, es ist viel einfacher zu interpretieren und für Nicht-Experten zu erklären.

Fazit

Aus früheren Daten kannten wir die Rate des linearen Anstiegs, wir wussten, dass wir nicht wissen, ob die Zukunft besser als die Vergangenheit oder schlechter als die Vergangenheit oder gleich der Vergangenheit sein wird.

Wir gehen einfach davon aus, dass es wie in der Vergangenheit sein wird, Dies ist die Standardannahme bei der Verwendung des einfachen linearen Regressionsmodells. Aber trotzdem, die tatsächlichen Daten der Zukunft in unserem Beispiel zeigten, dass die Zukunft besser war als die Vergangenheit und, wenn ja, Wer in dieser Welt würde sich beschweren?

Haftungsausschluss: Dies ist keine Anlageberatung oder ein vorgeschlagener Ansatz zur Vorhersage zukünftiger Preise und dieser Artikel dient nur zu Bildungszwecken.. Das Ziel ist nicht, zukünftige Werte vorherzusagen, sondern die Nützlichkeit der linearen Regressionsmethode zur Extrapolation der Vergangenheit zu untersuchen. Jede Investition oder jeder Handel, der unter Verwendung der oben beschriebenen Technik getätigt wird, muss auf Risiko und Kosten der betroffenen Person erfolgen..

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