論文の概要: Evolving Financial Trading Strategies with Vectorial Genetic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05418v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 18:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:16.047802
• Title: Evolving Financial Trading Strategies with Vectorial Genetic Programming
• Title（参考訳）: ベクター遺伝的プログラミングによる金融取引戦略の展開
• Authors: Rui Menoita, Sara Silva,
• Abstract要約: 本稿では,ベクトル遺伝プログラミング (VGP) の2つの新しい変種を紹介し,その1つは複素数による演算を可能とし,もう1つは強く型付けされたVGPを実装した。 3つの金融商品の異なるバリエーションを評価し、7年以上にわたるデータセットについて検討した。 3つのVGP変種と標準GPの比較分析により、標準GPは常に最悪の1つであり、強型VGPは常に最も良い1つであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Establishing profitable trading strategies in financial markets is a challenging task. While traditional methods like technical analysis have long served as foundational tools for traders to recognize and act upon market patterns, the evolving landscape has called for more advanced techniques. We explore the use of Vectorial Genetic Programming (VGP) for this task, introducing two new variants of VGP, one that allows operations with complex numbers and another that implements a strongly-typed version of VGP. We evaluate the different variants on three financial instruments, with datasets spanning more than seven years. Despite the inherent difficulty of this task, it was possible to evolve profitable trading strategies. A comparative analysis of the three VGP variants and standard GP revealed that standard GP is always among the worst whereas strongly-typed VGP is always among the best.
• Abstract（参考訳）: 金融市場における黒字トレーディング戦略の確立は難しい課題だ。 技術分析のような伝統的な手法は、トレーダーが市場パターンを認識して行動するための基礎的なツールとして長年使われてきたが、進化する展望はより高度な技術を求めている。 本稿では, ベクトル遺伝プログラミング (VGP) の利用について検討し, VGPの2つの新しい変種を導入し, その1つは複素数での演算を可能とし, VGPの強く型付けされたバージョンを実装した。 3つの金融商品の異なるバリエーションを評価し、7年以上にわたるデータセットについて検討した。 この任務の固有の困難にもかかわらず、利益のある貿易戦略を進化させることは可能だった。 3つのVGP変種と標準GPの比較分析により、標準GPは常に最悪の1つであり、強型VGPは常に最も良い1つであることがわかった。

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