論文の概要: Composing Ensembles of Instrument-Model Pairs for Optimizing Profitability in Algorithmic Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13559v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:05:02.402582
• Title: Composing Ensembles of Instrument-Model Pairs for Optimizing Profitability in Algorithmic Trading
• Title（参考訳）: アルゴリズム取引における生産性最適化のための計器式ペアの組み立て
• Authors: Sahand Hassanizorgabad,
• Abstract要約: 本稿では,短期的な物価変動を予測することの難しさに対処するため,金融商品の日価方向予測システムについて述べる。 戦略は幅広い金融商品や時間枠で実証され、ベンチマークよりも20%改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Financial markets are nonlinear with complexity, where different types of assets are traded between buyers and sellers, each having a view to maximize their Return on Investment (ROI). Forecasting market trends is a challenging task since various factors like stock-specific news, company profiles, public sentiments, and global economic conditions influence them. This paper describes a daily price directional predictive system of financial instruments, addressing the difficulty of predicting short-term price movements. This paper will introduce the development of a novel trading system methodology by proposing a two-layer Composing Ensembles architecture, optimized through grid search, to predict whether the price will rise or fall the next day. This strategy was back-tested on a wide range of financial instruments and time frames, demonstrating an improvement of 20% over the benchmark, representing a standard investment strategy.
• Abstract（参考訳）: 金融市場は、買い手と売り手の間で異なる種類の資産が取引され、それぞれが投資収益(ROI)の最大化を視野に入れている。 株価特化ニュース、企業プロフィール、世論、世界経済状況など様々な要因が影響しているため、市場動向の予測は難しい課題である。 本稿では,短期的な物価変動を予測することの難しさに対処するため,金融商品の日価方向予測システムについて述べる。 本稿では,2層構成アンサンブルアーキテクチャをグリッドサーチにより最適化し,翌日に価格が上昇するか低下するかを予測することによって,新たな取引システム手法の開発を紹介する。 この戦略は幅広い金融商品や時間枠で実証され、標準的な投資戦略を示すベンチマークよりも20%改善された。

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