論文の概要: Neuroevolution Neural Architecture Search for Evolving RNNs in Stock Return Prediction and Portfolio Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17212v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:37:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:26.970774
• Title: Neuroevolution Neural Architecture Search for Evolving RNNs in Stock Return Prediction and Portfolio Trading
• Title（参考訳）: ストックリターン予測とポートフォリオトレーディングにおける神経進化型ニューラルネットワークによるRNNの進化
• Authors: Zimeng Lyu, Amulya Saxena, Rohaan Nadeem, Hao Zhang, Travis Desell,
• Abstract要約: 本稿では,ストックリターン予測のために,進化的eXploration of Augmenting Memory Models (EXAMM)アルゴリズムを用いて,リカレントニューラルネットワーク(RNN)を段階的に進化させる手法を提案する。 RNNは各株ごとに独立して進化し、ポートフォリオトレーディングの決定は予測された株価のリターンに基づいて行われる。 その結果,2022年と2023年はDJI指数とS&P500指数よりも高いリターンを得られることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.770128010270421
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• Abstract: Stock return forecasting is a major component of numerous finance applications. Predicted stock returns can be incorporated into portfolio trading algorithms to make informed buy or sell decisions which can optimize returns. In such portfolio trading applications, the predictive performance of a time series forecasting model is crucial. In this work, we propose the use of the Evolutionary eXploration of Augmenting Memory Models (EXAMM) algorithm to progressively evolve recurrent neural networks (RNNs) for stock return predictions. RNNs are evolved independently for each stocks and portfolio trading decisions are made based on the predicted stock returns. The portfolio used for testing consists of the 30 companies in the Dow-Jones Index (DJI) with each stock have the same weight. Results show that using these evolved RNNs and a simple daily long-short strategy can generate higher returns than both the DJI index and the S&P 500 Index for both 2022 (bear market) and 2023 (bull market).
• Abstract（参考訳）: 株のリターン予測は多くの金融アプリケーションの主要な構成要素である。 予測された株のリターンはポートフォリオトレーディングアルゴリズムに組み込んで、リターンを最適化できる情報購入または販売決定を行うことができる。 このようなポートフォリオトレーディングアプリケーションでは、時系列予測モデルの予測性能が重要である。 本研究では,進化的eXploration of Augmenting Memory Models(EXAMM)アルゴリズムを用いて,リカレントニューラルネットワーク(RNN)のストックリターン予測を段階的に進化させる手法を提案する。 RNNは各株ごとに独立して進化し、ポートフォリオトレーディングの決定は予測された株価のリターンに基づいて行われる。 試験に使用されるポートフォリオは、DJI(Dow-Jones Index)の30社からなり、各株は同じ重さである。 その結果、これらの進化したRNNと単純な日刊ロングショート戦略を用いることで、2022年と2023年は、DJI指数とS&P500指数の両方よりも高いリターンを得られることがわかった。

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