デイトレーダーは、市場のパターンを見つけ出し、それに基づいて取引の出入りタイミングを判断します。彼らは決して市場ポジションを夜間保有しません。つまり、取引の利益目標は日単位ではなく分単位で表されます。彼らは、技術分析をさらに裏付けるために、複数の時間領域でデータを見て、いわゆる「支持」レベルと「抵抗」レベルを見つけようとします。多くの技術指標は、価格のみに基づいています。

このデータセットにより、機械アルゴリズムは人間よりも良い技術指標を形成することができ、それによって人間のデイトレーダーよりも取引開始条件の確率をより良く予測することができます。

このデータセットについて、私たちは2010年から2017年半ばまでの7年間のナスダック100のデータを分析しました。毎朝、取引履歴が90分経過するのを待ってから、単純なパターンを探します。このパターンは、15分間の 指数平滑移動平均（EMA） が65分間の 指数平滑移動平均（EMA） を上回るときです。

検索に含まれるシンボル：

• FB - フェイスブック

• BABA - アリババ

• GOOG - グーグルクラスC

• AAPL - アップル

• TSLA - テスラ

• MSFT - マイクロソフト

• NVDA - NVIDIA

• AMZN - アマゾン

• CRM - セールスフォース

• GOOGL - グーグルクラスA

• ADBE - アドビ

• NFLX - ネットフリックス

• INTC - インテル

• BIDU - バイドゥ

内容

パターンが検出されると、過去2400分（40時間）の取引履歴と、未来の20分間の取引履歴を提供します。データは以下の形式で提供されます。

ファイル名: dataNSYM.csv

• N は増分整数です

• SYM は株式シンボルのティッカー（FB、BABAなど）です

各CSVファイルの中には、コンマ区切りの値が2420行含まれており、形式は次の通りです。

ISO形式の日付、終値、出来高。

例:

2017-10-17T14:18:00.000Z,201.87,55800.0
2017-10-17T14:19:00.000Z,201.21,137786.0
2017-10-17T14:20:00.000Z,201.852,103695.0
2017-10-17T14:21:00.000Z,201.6,81362.0
2017-10-17T14:22:00.000Z,201.54,30183.0
2017-10-17T14:23:00.000Z,201.43,72405.0
2017-10-17T14:24:00.000Z,201.15,79411.0
2017-10-17T14:25:00.000Z,201.48,125713.0

このタスクでは、この取引が成功するかどうかの確率を報告する必要があります。

さらに注意すべき点は、取引の出入りには取引手数料がかかることです。したがって、利益を出すためには、このスプレッドを上回る必要があります。

謝辞

さらなるアイデアや質問は、http://daytrader.ai までお問い合わせください。
ありがとうございます。このデータセットを楽しんでいただければ幸いです。
ブログ: https://medium.com/@coreyauger/daytrader-ai-machine-learning-applied-to-intraday-trading-a6b4e44b0274