Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Machine Learning Classifiers for Stock Trading with Effective Feature Extraction

論文の概要: Combining Machine Learning Classifiers for Stock Trading with Effective Feature Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13148v1
Date: Wed, 28 Jul 2021 03:22:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-29 23:18:54.491589
Title: Combining Machine Learning Classifiers for Stock Trading with Effective Feature Extraction
Title（参考訳）: 株式取引のための機械学習分類器と効果的な特徴抽出
Authors: A. K. M. Amanat Ullah, Fahim Imtiaz, Miftah Uddin Md Ihsan, Md. Golam Rabiul Alam, Mahbub Majumdar
Abstract要約: 本稿では,Quantopianプラットフォームでのライブトレーディングを行うことで,米国株式市場でかなりの利益を得られる機械学習モデルについて論じる。我々の最上位のアプローチは、4つの分類子によるアンサンブル学習(Naive Bayes, Decision Tree, Logistic Regression with L1 regularization, Gradient Descent)を使用することで、特定の株の長値か短値かを決定することであった。当社のベストモデルは2011年7月から2019年1月までの日替わり取引を行い、54.35%の利益を生み出した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5599792629509229
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The unpredictability and volatility of the stock market render it challenging to make a substantial profit using any generalized scheme. This paper intends to discuss our machine learning model, which can make a significant amount of profit in the US stock market by performing live trading in the Quantopian platform while using resources free of cost. Our top approach was to use ensemble learning with four classifiers: Gaussian Naive Bayes, Decision Tree, Logistic Regression with L1 regularization and Stochastic Gradient Descent, to decide whether to go long or short on a particular stock. Our best model performed daily trade between July 2011 and January 2019, generating 54.35% profit. Finally, our work showcased that mixtures of weighted classifiers perform better than any individual predictor about making trading decisions in the stock market.
Abstract（参考訳）: 株式市場の予測不可能性とボラティリティは、あらゆる一般的なスキームを使って実質的な利益を得ることを困難にしている。本稿では,quantopianプラットフォーム上でのライブトレーディングを無償で行うことで,米国株式市場でかなりの利益を得ることができる機械学習モデルについて考察する。我々の最善のアプローチは、ガウス的ナイーブベイズ、決定木、l1正規化によるロジスティック回帰、確率的勾配降下の4つの分類器を用いたアンサンブル学習を使用して、特定のストックに長引くか短くなるかを決定することだった。当社のベストモデルは2011年7月から2019年1月までの日替わり取引を行い、54.35%の利益を生み出した。最後に、当社の研究は、重み付き分類器の混合物が、株式市場での取引決定に関する個々の予測器よりも優れたパフォーマンスを示すことを示した。

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