論文の概要: Optimizing Stock Option Forecasting with the Assembly of Machine Learning Models and Improved Trading Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15912v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 04:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:52:22.737389
• Title: Optimizing Stock Option Forecasting with the Assembly of Machine Learning Models and Improved Trading Strategies
• Title（参考訳）: 機械学習モデルの構築と取引戦略の改善によるストックオプション予測の最適化
• Authors: Zheng Cao, Raymond Guo, Wenyu Du, Jiayi Gao, Kirill V. Golubnichiy
• Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)モデルの適用、取引戦略の改善、ストックオプション予測と取引結果の最適化のための準可逆法(QRM)について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.553857741758742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduced key aspects of applying Machine Learning (ML) models, improved trading strategies, and the Quasi-Reversibility Method (QRM) to optimize stock option forecasting and trading results. It presented the findings of the follow-up project of the research "Application of Convolutional Neural Networks with Quasi-Reversibility Method Results for Option Forecasting". First, the project included an application of Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to provide a novel way of predicting stock option trends. Additionally, it examined the dependence of the ML models by evaluating the experimental method of combining multiple ML models to improve prediction results and decision-making. Lastly, two improved trading strategies and simulated investing results were presented. The Binomial Asset Pricing Model with discrete time stochastic process analysis and portfolio hedging was applied and suggested an optimized investment expectation. These results can be utilized in real-life trading strategies to optimize stock option investment results based on historical data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習(ML)モデルの適用、取引戦略の改善、ストックオプション予測と取引結果の最適化のための準可逆法(QRM)について紹介する。 本研究は,「準可逆性を用いた畳み込みニューラルネットワークのオプション予測への応用」という研究のフォローアッププロジェクトの成果を提示した。 まず、プロジェクトは、ストックオプショントレンドを予測する新しい方法を提供するために、リカレントニューラルネットワーク(rnn)とlong short-term memory(lstm)ネットワークの応用を含む。 さらに、複数のMLモデルを組み合わせて予測結果と意思決定を改善する実験手法の評価により、MLモデルの依存度を検討した。 最後に、2つの改良された取引戦略とシミュレーション投資結果が提示された。 離散時間確率過程分析とポートフォリオヘッジを用いた二項資産価格モデルを適用し,最適化投資期待の提案を行った。 これらの結果は、実生活におけるトレーディング戦略において、過去のデータに基づくストックオプション投資結果の最適化に利用することができる。

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