論文の概要: Intelligent Systematic Investment Agent: an ensemble of deep learning and evolutionary strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13125v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 15:39:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 16:24:06.301090
• Title: Intelligent Systematic Investment Agent: an ensemble of deep learning and evolutionary strategies
• Title（参考訳）: インテリジェント・システマティック・インベストメント・エージェント : 深層学習と進化戦略のアンサンブル
• Authors: Prasang Gupta, Shaz Hoda and Anand Rao
• Abstract要約: 本稿では,進化的アルゴリズムと深層学習モデルを組み合わせた長期投資戦略開発手法を提案する。 本手法は, 長期投資計画(SIP)におけるETF決定を一定期間にわたって改善することにより, 長期的富の創出に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning driven trading strategies have garnered a lot of interest over the past few years. There is, however, limited consensus on the ideal approach for the development of such trading strategies. Further, most literature has focused on trading strategies for short-term trading, with little or no focus on strategies that attempt to build long-term wealth. Our paper proposes a new approach for developing long-term investment strategies using an ensemble of evolutionary algorithms and a deep learning model by taking a series of short-term purchase decisions. Our methodology focuses on building long-term wealth by improving systematic investment planning (SIP) decisions on Exchange Traded Funds (ETF) over a period of time. We provide empirical evidence of superior performance (around 1% higher returns) using our ensemble approach as compared to the traditional daily systematic investment practice on a given ETF. Our results are based on live trading decisions made by our algorithm and executed on the Robinhood trading platform.
• Abstract（参考訳）: 機械学習によるトレーディング戦略は、ここ数年で多くの関心を集めてきた。 しかし、そのような貿易戦略の発展に向けた理想的なアプローチについては、限定的な合意がある。 さらに、多くの文献は短期取引の取引戦略に焦点を合わせており、長期的富を築こうとする戦略にはほとんど焦点が当てられていない。 本稿では,進化的アルゴリズムのアンサンブルとディープラーニングモデルを用いて,短期的購入決定を行うことにより,長期的投資戦略を開発するための新しいアプローチを提案する。 本手法は, 長期投資計画(SIP)におけるETF決定を一定期間にわたって改善することにより, 長期的富の創出に重点を置いている。 本研究では,従来のETFの日常的制度的投資慣行と比較して,より優れたパフォーマンス(約1%高いリターン)を示す実証的証拠を提供する。 この結果は,Robinhoodトレーディングプラットフォーム上で実行されるアルゴリズムによる実取引決定に基づいています。

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