論文の概要: Using a Deep Learning Model to Simulate Human Stock Trader's Methods of Chart Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14870v3
- Date: Mon, 8 Apr 2024 08:38:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 05:36:49.778211
- Title: Using a Deep Learning Model to Simulate Human Stock Trader's Methods of Chart Analysis
- Title（参考訳）: 深層学習モデルを用いた人的株式トレーダーのチャート分析手法のシミュレーション
- Authors: Sungwoo Kang, Jong-Kook Kim,
- Abstract要約: 提案手法は、過去600日間の株価に注目し、次のD日で株価が10%上昇するか、20%下落するかを予測する。
提案手法を用いて、シャープ比1.57の75.36%を返却し、それぞれ36%、0.61を上回った。
米国市場ではシャープ比0.61で27.17%のリターンを与え、NASDAQ、S&P500、DOW JONESの指数をそれぞれ17.69%、0.27で上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
- 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. Systematic trading has undergone significant advances in recent decades with deep learning schemes emerging as a powerful tool for analyzing and predicting market behavior. In this paper, a method is proposed that is inspired by how professional technical analysts trade. This scheme looks at stock prices of the previous 600 days and predicts whether the stock price will rise or fall 10% or 20% within the next D days. The proposed method uses the Resnet's (a deep learning model) skip connections and logits to increase the probability of the prediction. The model was trained and tested using historical data from both the Korea and US stock markets. The backtest is done using the data from 2020 to 2022. Using the proposed method for the Korea market it gave return of 75.36% having Sharpe ratio of 1.57, which far exceeds the market return by 36% and 0.61, respectively. On the US market it gives total return of 27.17% with Sharpe ratio of 0.61, which outperforms other benchmarks such as NASDAQ, S&P500, DOW JONES index by 17.69% and 0.27, respectively.
- 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、株式市場における非効率性の存在が、以上の市場リターンを得るための技術開発につながることを示唆している。
システム取引は、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スキームが登場し、ここ数十年で大きな進歩を遂げている。
本稿では,専門家の技術アナリストの取引方法に触発された手法を提案する。
このスキームは、過去600日間の株価を調べ、株価が次のD日で10%上昇するか、20%下落するかを予測する。
提案手法は、Resnet(ディープラーニングモデル)が接続とログをスキップして予測の確率を高める。
このモデルは、韓国と米国の株式市場の歴史的データを用いて訓練され、テストされた。
バックテストは2020年から2022年までのデータを使って行われる。
提案手法を用いて、シャープ比1.57の75.36%を返却し、それぞれ36%、0.61を上回った。
米国市場ではシャープ比0.61で27.17%、NASDAQ、S&P500、DOW JONES指数17.69%、0.27など他のベンチマークを上回っている。
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