論文の概要: AlphaEvolve: A Learning Framework to Discover Novel Alphas in Quantitative Investment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16196v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 09:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:43:45.715716
• Title: AlphaEvolve: A Learning Framework to Discover Novel Alphas in Quantitative Investment
• Title（参考訳）: AlphaEvolve: 定量的投資で新たなアルファを発見するための学習フレームワーク
• Authors: Can Cui, Wei Wang, Meihui Zhang, Gang Chen, Zhaojing Luo, Beng Chin Ooi
• Abstract要約: スカラー、ベクター、マトリックスの特徴をモデル化する新しいアルファクラスを紹介します。 新しいアルファは高い精度で戻りを予測し、弱い相関集合にマイニングすることができる。 我々は,新しいアルファを生成するために,AutoMLに基づく新しいアルファマイニングフレームワークであるAlphaEvolveを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.27557073668891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alphas are stock prediction models capturing trading signals in a stock market. A set of effective alphas can generate weakly correlated high returns to diversify the risk. Existing alphas can be categorized into two classes: Formulaic alphas are simple algebraic expressions of scalar features, and thus can generalize well and be mined into a weakly correlated set. Machine learning alphas are data-driven models over vector and matrix features. They are more predictive than formulaic alphas, but are too complex to mine into a weakly correlated set. In this paper, we introduce a new class of alphas to model scalar, vector, and matrix features which possess the strengths of these two existing classes. The new alphas predict returns with high accuracy and can be mined into a weakly correlated set. In addition, we propose a novel alpha mining framework based on AutoML, called AlphaEvolve, to generate the new alphas. To this end, we first propose operators for generating the new alphas and selectively injecting relational domain knowledge to model the relations between stocks. We then accelerate the alpha mining by proposing a pruning technique for redundant alphas. Experiments show that AlphaEvolve can evolve initial alphas into the new alphas with high returns and weak correlations.
• Abstract（参考訳）: アルファは株式市場のトレーディングシグナルを捉えた株価予測モデルである。 有効なアルファのセットは、リスクを多様化するために弱い相関の高いリターンを生成することができる。 既存のアルファは2つのクラスに分類できる: 公式アルファはスカラーの特徴の単純な代数的表現であり、よく一般化され弱い相関集合にマイニングされる。 機械学習アルファは、ベクトルおよび行列機能に関するデータ駆動モデルである。 これらは公式アルファよりも予測的であるが、弱い相関集合にマイニングするには複雑すぎる。 本稿では,これら2つの既存クラスの強みを持つスカラー,ベクトル,行列の特徴をモデル化するための新しいアルファクラスを提案する。 新しいアルファは高い精度で戻りを予測し、弱い相関集合にマイニングすることができる。 さらに,新たなアルファを生成するために,automlに基づく新しいアルファマイニングフレームワークであるalphaevolveを提案する。 そこで我々はまず,新しいアルファを生成し,関係領域の知識を選択的に注入し,株間の関係をモデル化する演算子を提案する。 次に,冗長アルファの刈り込み手法を提案することにより,アルファマイニングを加速する。 実験の結果、alphaevolveは初期アルファを高いリターンと弱い相関を持つ新しいアルファへと進化させることが示されている。

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