論文の概要: Blending Ensemble for Classification with Genetic-algorithm generated Alpha factors and Sentiments (GAS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03035v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:15:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:06.639971
• Title: Blending Ensemble for Classification with Genetic-algorithm generated Alpha factors and Sentiments (GAS)
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムによるAlpha Factor and Sentiments(GAS)の分類のためのブレンディングアンサンブル
• Authors: Quechen Yang,
• Abstract要約: 本稿では,Bitcoin市場の動向を予測するために特別に設計された,革新的な遺伝的アルゴリズム生成型アルファセンチメント(GAS)ブレンディングアンサンブルモデルを紹介する。 このモデルは、高度なアンサンブル学習法、特徴選択アルゴリズム、奥行きの感情分析を統合している。 実験の結果,GASモデルは日々のBitcoinトレンド予測において競争力を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the increasing maturity and expansion of the cryptocurrency market, understanding and predicting its price fluctuations has become an important issue in the field of financial engineering. This article introduces an innovative Genetic Algorithm-generated Alpha Sentiment (GAS) blending ensemble model specifically designed to predict Bitcoin market trends. The model integrates advanced ensemble learning methods, feature selection algorithms, and in-depth sentiment analysis to effectively capture the complexity and variability of daily Bitcoin trading data. The GAS framework combines 34 Alpha factors with 8 news economic sentiment factors to provide deep insights into Bitcoin price fluctuations by accurately analyzing market sentiment and technical indicators. The core of this study is using a stacked model (including LightGBM, XGBoost, and Random Forest Classifier) for trend prediction which demonstrates excellent performance in traditional buy-and-hold strategies. In addition, this article also explores the effectiveness of using genetic algorithms to automate alpha factor construction as well as enhancing predictive models through sentiment analysis. Experimental results show that the GAS model performs competitively in daily Bitcoin trend prediction especially when analyzing highly volatile financial assets with rich data.
• Abstract（参考訳）: 暗号通貨市場の成熟と拡大に伴い、価格変動の理解と予測が金融工学の分野で重要な問題となっている。 本稿では,Bitcoin市場の動向を予測するために特別に設計された,革新的な遺伝的アルゴリズム生成型アルファセンチメント(GAS)ブレンディングアンサンブルモデルを紹介する。 このモデルは、高度なアンサンブル学習方法、特徴選択アルゴリズム、奥深くの感情分析を統合し、日々のBitcoin取引データの複雑さと変動性を効果的に捉える。 GASフレームワークは、市場感情と技術的指標を正確に分析することで、34のAlpha因子と8つのニュース経済感情要因を組み合わせることで、Bitcoin価格変動に関する深い洞察を提供する。 本研究の核となるのは、従来の買い取り戦略において優れたパフォーマンスを示すトレンド予測に、積み重ねモデル(LightGBM、XGBoost、ランダムフォレスト分類器を含む)を使用することである。 さらに, 遺伝的アルゴリズムを用いたα因子構築の自動化と, 感情分析による予測モデルの向上についても検討した。 実験結果から、GASモデルは、特に高ボラブルな金融資産を豊富なデータで分析する場合、日々のBitcoinトレンド予測において競争力を発揮することが示された。

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