論文の概要: GA-MSSR: Genetic Algorithm Maximizing Sharpe and Sterling Ratio Method
for RoboTrading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09471v1
- Date: Sun, 16 Aug 2020 05:33:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 12:06:07.410694
- Title: GA-MSSR: Genetic Algorithm Maximizing Sharpe and Sterling Ratio Method
for RoboTrading
- Title（参考訳）: GA-MSSR:RoboTradingのシャープとスターリング比を最大化する遺伝的アルゴリズム
- Authors: Zezheng Zhang and Matloob Khushi
- Abstract要約: 外国為替は世界最大の金融市場である。
ほとんどの文献は、歴史的価格情報と技術指標を訓練に用いた。
この問題に対処するため,我々は,技術指標と取引規則から派生した取引規則の特徴を設計した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4568777157687961
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Foreign exchange is the largest financial market in the world, and it is also
one of the most volatile markets. Technical analysis plays an important role in
the forex market and trading algorithms are designed utilizing machine learning
techniques. Most literature used historical price information and technical
indicators for training. However, the noisy nature of the market affects the
consistency and profitability of the algorithms. To address this problem, we
designed trading rule features that are derived from technical indicators and
trading rules. The parameters of technical indicators are optimized to maximize
trading performance. We also proposed a novel cost function that computes the
risk-adjusted return, Sharpe and Sterling Ratio (SSR), in an effort to reduce
the variance and the magnitude of drawdowns. An automatic robotic trading
(RoboTrading) strategy is designed with the proposed Genetic Algorithm
Maximizing Sharpe and Sterling Ratio model (GA-MSSR) model. The experiment was
conducted on intraday data of 6 major currency pairs from 2018 to 2019. The
results consistently showed significant positive returns and the performance of
the trading system is superior using the optimized rule-based features. The
highest return obtained was 320% annually using 5-minute AUDUSD currency pair.
Besides, the proposed model achieves the best performance on risk factors,
including maximum drawdowns and variance in return, comparing to benchmark
models. The code can be accessed at
https://github.com/zzzac/rule-based-forextrading-system
- Abstract（参考訳）: 外国為替は世界最大の金融市場であり、また最も不安定な市場の一つである。
技術分析はフォレックス市場において重要な役割を担い、トレーディングアルゴリズムは機械学習技術を利用して設計されている。
ほとんどの文献は、歴史的価格情報と技術指標を訓練に用いた。
しかし、市場のノイズの性質はアルゴリズムの一貫性と利益性に影響を与える。
この問題に対処するため,我々は,技術指標と取引規則に由来する取引ルールの特徴をデザインした。
技術指標のパラメータは取引性能の最大化に最適化されている。
また,リスク調整されたリターンであるシャープとスターリング比(SSR)を計算し,損失の分散と大小化を図るために,新たなコスト関数を提案した。
自動ロボットトレーディング(RoboTrading)戦略は,GA-MSSRモデルを用いて提案した遺伝的アルゴリズムを最大化する。
実験は、2018年から2019年までの6つの主要通貨ペアの日内データに基づいて実施された。
その結果, 一定の正のリターンを示し, 最適化されたルールベースの特徴により, 取引システムの性能が優れていることがわかった。
最も高いリターンは5分間のAUDUSD通貨ペアを使用して年間320%だった。
さらに,提案モデルでは,最大ドローダウンや変動といったリスク要因に対して,ベンチマークモデルと比較して最高のパフォーマンスを実現している。
コードはhttps://github.com/zzzac/rule-based-forextrading-systemでアクセスできる。
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