論文の概要: Capturing dynamics of post-earnings-announcement drift using genetic algorithm-optimised supervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03094v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 13:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 03:23:57.263791
• Title: Capturing dynamics of post-earnings-announcement drift using genetic algorithm-optimised supervised learning
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズム最適化教師付き学習による発語後ドリフトのキャプチャダイナミクス
• Authors: Zhengxin Joseph Ye and Bjorn W. Schuller
• Abstract要約: PEAD(Post-Earnings-Announcement Drift)は、最も研究されている株式市場の異常の一つである。 代わりに、機械学習ベースのアプローチを使用して、大規模なストックグループのデータを使用してPEADダイナミクスをキャプチャすることを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Post-Earnings-Announcement Drift (PEAD) is one of the most studied stock market anomalies, the current literature is often limited in explaining this phenomenon by a small number of factors using simpler regression methods. In this paper, we use a machine learning based approach instead, and aim to capture the PEAD dynamics using data from a large group of stocks and a wide range of both fundamental and technical factors. Our model is built around the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and uses a long list of engineered input features based on quarterly financial announcement data from 1,106 companies in the Russell 1000 index between 1997 and 2018. We perform numerous experiments on PEAD predictions and analysis and have the following contributions to the literature. First, we show how Post-Earnings-Announcement Drift can be analysed using machine learning methods and demonstrate such methods' prowess in producing credible forecasting on the drift direction. It is the first time PEAD dynamics are studied using XGBoost. We show that the drift direction is in fact driven by different factors for stocks from different industrial sectors and in different quarters and XGBoost is effective in understanding the changing drivers. Second, we show that an XGBoost well optimised by a Genetic Algorithm can help allocate out-of-sample stocks to form portfolios with higher positive returns to long and portfolios with lower negative returns to short, a finding that could be adopted in the process of developing market neutral strategies. Third, we show how theoretical event-driven stock strategies have to grapple with ever changing market prices in reality, reducing their effectiveness. We present a tactic to remedy the difficulty of buying into a moving market when dealing with PEAD signals.
• Abstract（参考訳）: PEAD(Post-Earnings-Announcement Drift)は、最も研究されている株式市場の異常の1つであるが、現在の文献では、この現象を単純な回帰法を用いて、少数の要因によって説明できることが多い。 本稿では,機械学習に基づくアプローチを用いて,大量の在庫から得られたデータと,基本的および技術的要因の幅広い範囲を用いてPEADのダイナミクスを捉えることを目的とする。 私たちのモデルはExtreme Gradient Boosting(XGBoost)を中心に構築されており、1997年から2018年にかけてRussell 1000指数の1,106社の四半期決算発表データに基づいて、エンジニアリングされた入力機能の長いリストを使用している。 我々はPEAD予測と分析に関する数多くの実験を行い、文献に以下の貢献をしている。 まず,発表後のドリフトを機械学習手法を用いて分析し,ドリフト方向の信頼性の高い予測を行う手法の長所を示す。 XGBoostを用いたPEADダイナミクスの研究はこれが初めてである。 ドリフト方向は、実際には異なる産業セクターの在庫の異なる要因によって駆動されており、XGBoostは変化するドライバーを理解するのに有効であることを示す。 第2に,遺伝的アルゴリズムによって最適化されたXGBoostは,市場中立戦略の進展過程において採用される可能性のある,長期および短期のポートフォリオに対する肯定的なリターンが低いポートフォリオを形成するために,サンプル外株を割り当てるのに役立つことを示す。 第3に、イベント駆動の株価戦略が市場価格の変動にどのように対応し、その効果を減らさなければならないかを示す。 PEAD信号を扱う際には,移動市場への参入の困難さを解消する戦略を提案する。

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