論文の概要: AI-Powered Energy Algorithmic Trading: Integrating Hidden Markov Models with Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19858v2
- Date: Mon, 5 Aug 2024 12:42:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 23:07:02.248657
- Title: AI-Powered Energy Algorithmic Trading: Integrating Hidden Markov Models with Neural Networks
- Title（参考訳）: AIによるエネルギーアルゴリズム取引:隠れマルコフモデルとニューラルネットワークの統合
- Authors: Tiago Monteiro,
- Abstract要約: 本研究では,HMM(Hidden Markov Models)とニューラルネットワークを組み合わせた新たなアプローチを提案する。
COVID(2019-2022)期間中、この二重モデルアプローチはシャープ比0.992で97%のリターンを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In quantitative finance, machine learning methods are essential for alpha generation. This study introduces a new approach that combines Hidden Markov Models (HMM) and neural networks, integrated with Black-Litterman portfolio optimization. During the COVID period (2019-2022), this dual-model approach achieved a 97% return with a Sharpe ratio of 0.992. It incorporates two risk models to enhance risk management, showing efficiency during volatile periods. The methodology was implemented on the QuantConnect platform, which was chosen for its robust framework and experimental reproducibility. The system, which predicts future price movements, includes a three-year warm-up to ensure proper algorithm function. It targets highly liquid, large-cap energy stocks to ensure stable and predictable performance while also considering broker payments. The dual-model alpha system utilizes log returns to select the optimal state based on the historical performance. It combines state predictions with neural network outputs, which are based on historical data, to generate trading signals. This study examined the architecture of the trading system, data pre-processing, training, and performance. The full code and backtesting data are available under the MIT license.
- Abstract（参考訳）: 定量的ファイナンスにおいては、機械学習手法はアルファ生成に不可欠である。
本研究では,HMM(Hidden Markov Models)とニューラルネットワークを組み合わせた新たなアプローチを提案する。
新型コロナウイルス(2019-2022)の期間、この二重モデルアプローチはシャープ比0.992で97%のリターンを達成した。
リスク管理を強化するために2つのリスクモデルが組み込まれており、揮発性の期間に効率性を示す。
この方法論は、堅牢なフレームワークと実験的な再現性のために選択されたQuantConnectプラットフォーム上で実装された。
将来の価格変動を予測するこのシステムは、適切なアルゴリズム機能を保証するために3年間のウォームアップを含む。
ブローカーの支払いも検討しながら、安定的で予測可能なパフォーマンスを確保するため、高流動で大容量のエネルギー株をターゲットにしている。
デュアルモデルアルファシステムは、ログリターンを使用して、過去のパフォーマンスに基づいて最適な状態を選択する。
状態予測と過去のデータに基づくニューラルネットワーク出力を組み合わせて、トレーディング信号を生成する。
本研究では,トレーディングシステムのアーキテクチャ,データ前処理,トレーニング,パフォーマンスについて検討した。
完全なコードとバックテストデータは、MITライセンス下で利用可能だ。
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