論文の概要: Deep Stock: training and trading scheme using deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14870v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 14:27:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 14:02:54.678001
- Title: Deep Stock: training and trading scheme using deep learning
- Title（参考訳）: Deep Stock:ディープラーニングを用いたトレーニングとトレーディングスキーム
- Authors: Sungwoo Kang
- Abstract要約: 我々は、過去600日間の株価を見据えたプロのトレーダーにインスパイアされたモデルを提案し、次のD日で株価が一定の割合で上昇するか下落するかを予測する。
DeepStockと呼ばれる私たちのモデルは、Resnetのスキップ接続とロジットを使用して、トレーディングスキームにおけるモデルの確率を増加させます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the efficient market hypothesis, many studies suggest the existence
of inefficiencies in the stock market, leading to the development of techniques
to gain above-market returns, known as alpha. Systematic trading has undergone
significant advances in recent decades, with deep learning emerging as a
powerful tool for analyzing and predicting market behavior. In this paper, we
propose a model inspired by professional traders that look at stock prices of
the previous 600 days and predicts whether the stock price rises or falls by a
certain percentage within the next D days. Our model, called DeepStock, uses
Resnet's skip connections and logits to increase the probability of a model in
a trading scheme. We test our model on both the Korean and US stock markets and
achieve a profit of N\% on Korea market, which is M\% above the market return,
and profit of A\% on US market, which is B\% above the market return.
- Abstract（参考訳）: 効率的な市場仮説にもかかわらず、多くの研究は株式市場に非効率の存在を示唆し、アルファとして知られる以上の市場リターンを得る技術の開発につながった。
システム取引はここ数十年で大きな進歩を遂げており、市場行動を分析し予測するための強力なツールとしてディープラーニングが出現している。
本稿では,過去600日間の株価を考察し,次のd日以内に株価が一定の割合で上昇するか低下するかを予測するプロトレーダーに触発されたモデルを提案する。
DeepStockと呼ばれる私たちのモデルは、Resnetのスキップ接続とロジットを使用して、トレーディングスキームにおけるモデルの確率を高める。
当社のモデルを韓国と米国の両方の株式市場でテストし,市場リターンをm\%上回る韓国市場でn\%の利益と,市場リターンをb\%上回る米国市場でのa\%の利益を達成する。
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