决定何时购买或出售股票并不是一件容易的事,因为市场难以预测,受到政治和经济因素的影响。因此,基于计算智能的方法已应用于这个具有挑战性的问题。在这项工作中,每天使用技术分析标准以相似性(TOPSIS)的相似性(TOPSIS)对订单偏好进行排名,并选择最合适的股票进行购买。即便如此,在某些日子甚至Topsis都会选择不正确的选择。为了改善选择,应使用另一种方法。因此,提出了由经验模式分解(EMD)和极端学习机(ELM)组成的混合模型。 EMD将系列分解为几个子系列,因此提取了主要组分(趋势)。该组件由ELM处理,该组件执行下一个组件元素的预测。如果榆树预测的价值大于最后一个值,则确认购买股票的价值。该方法应用于巴西市场的50个股票的宇宙。与随机选择和Bovespa指数产生的回报相比,Topsis进行的选择显示出令人鼓舞的结果。使用EMD-ELM混合动力模型的确认能够增加利润交易的百分比。
translated by 谷歌翻译
股票市场的不可预测性和波动性使得使用任何广义计划赚取可观的利润具有挑战性。许多先前的研究尝试了不同的技术来建立机器学习模型,这可以通过进行实时交易来在美国股票市场赚取可观的利润。但是,很少有研究重点是在特定交易期找到最佳功能的重要性。我们的顶级方法使用该性能将功能从总共148缩小到大约30。此外,在每次训练我们的机器学习模型之前,都会动态选择前25个功能。它与四个分类器一起使用合奏学习:高斯天真贝叶斯,决策树,带L1正则化的逻辑回归和随机梯度下降,以决定是长时间还是短的特定股票。我们的最佳模型在2011年7月至2019年1月之间进行的每日交易,可获得54.35%的利润。最后,我们的工作表明,加权分类器的混合物的表现要比任何在股票市场做出交易决策的个人预测指标更好。
translated by 谷歌翻译
本文提出了在基于技术指标的股票交易的背景下的非主导分类遗传算法-II(NSGA-II),通过寻找销售买卖策略,使目标,即锐利比例和销售策略的最佳组合最大缩放分别最大化并最小化。选择NSGA-II,因为它是一种非常流行和强大的双目标进化算法。培训和测试使用了一种基于滚动的方法(两年培训和测试的一年),因此在没有主要经济波动的情况下,这种方法的结果在稳定的时期中似乎更好。此外,本研究的另一个重要贡献是通过整个建模方法纳入交易成本和领域专业知识。
translated by 谷歌翻译
在时间序列预测的各种软计算方法中,模糊认知地图(FCM)已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处,可以被分类为神经模糊方法。换句话说,FCMS是模糊逻辑,神经网络和专家系统方面的混合,它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性,动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外,本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外,该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法,以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外,具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。
translated by 谷歌翻译
股票市场是一个网络,为几乎所有主要的经济交易提供平台。虽然投资股票市场是一个好主意,但对单个股票进行投资可能不是一个好主意,尤其是对于休闲投资者而言。智能储备需要深入研究和大量奉献精神。预测这种股票价值提供了巨大的套利利润机会。找到解决方案的这种吸引力促使研究人员找到了过去的问题,例如波动,季节性和时间依赖时间。本文调查了自然语言处理和机器学习技术领域的最新文献,用于预测股票市场的发展。本文的主要贡献包括许多最近的文章的复杂分类以及股票市场预测研究及其相关领域的最新研究趋势。
translated by 谷歌翻译
电价是影响所有市场参与者决策的关键因素。准确的电价预测非常重要,并且由于各种因素,电价高度挥发性,电价也非常具有挑战性。本文提出了一项综合的长期经常性卷积网络(ILRCN)模型,以预测考虑到市场价格的大多数贡献属性的电力价格。所提出的ILRCN模型将卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)算法的功能与所提出的新颖的条件纠错项相结合。组合的ILRCN模型可以识别输入数据内的线性和非线性行为。我们使用鄂尔顿批发市场价格数据以及负载型材,温度和其他因素来说明所提出的模型。使用平均绝对误差和准确性等性能/评估度量来验证所提出的ILRCN电价预测模型的性能。案例研究表明,与支持向量机(SVM)模型,完全连接的神经网络模型,LSTM模型和LRCN模型,所提出的ILRCN模型在电价预测中是准确和有效的电力价格预测。
translated by 谷歌翻译
良好的研究努力致力于利用股票预测中的深度神经网络。虽然远程依赖性和混沌属性仍然是在预测未来价格趋势之前降低最先进的深度学习模型的表现。在这项研究中,我们提出了一个新的框架来解决这两个问题。具体地,在将时间序列转换为复杂网络方面,我们将市场价格系列转换为图形。然后,从映射的图表中提取参考时间点和节点权重之间的关联的结构信息以解决关于远程依赖性和混沌属性的问题。我们采取图形嵌入式以表示时间点之间的关联作为预测模型输入。节点重量被用作先验知识,以增强时间关注的学习。我们拟议的框架的有效性通过现实世界股票数据验证,我们的方法在几个最先进的基准中获得了最佳性能。此外,在进行的交易模拟中,我们的框架进一步获得了最高的累积利润。我们的结果补充了复杂网络方法在金融领域的现有应用,并为金融市场中决策支持的投资应用提供了富有识别的影响。
translated by 谷歌翻译
试图预测资产价格将增加或减少的二进制分类器,自然会导致预测的交易策略,从而总是在市场上有一个位置。选择性分类扩展了二进制或多级分类器,以允许它避免对某些输入进行预测,从而允许所得到的选择分类器的准确性与输入特征空间的覆盖范围之间的折衷。选择性分类器会导致贸易策略,当分类器弃权时不采取交易职位。我们调查二元和三元选择性分类对交易策略设计的应用。对于Ternary分类,除了上课的课程上涨或下降之外,我们还包括第三个类,它对应于相对较小的价格在任一方向上移动,并给予分类器另一种方式来避免进行方向预测。我们使用前瞻性的火车验证 - 测试方法来评估和比较基于四种分类方法的几个不同特征集的二进制和三元,选择性和非选择性分类器:逻辑回归,随机森林,前馈和复发性神经网络网络。然后,我们将这些分类器转变为我们在商品期货市场上进行反向的交易策略。我们的经验结果展示了交易选择性分类的潜力。
translated by 谷歌翻译
本研究提出了一种新的框架,以发展有效又令人难以捉摸的神经架构,以便使用技术指标作为输入的股票市场指数的运动预测。根据高效的市场假设下的稀疏信噪比,开发机器学习方法预测金融市场的运动使用技术指标表明是一个具有挑战性的问题。为此,神经架构搜索被构成为多标准优化问题,以平衡施加的复杂性的功效。此外,还调查了可能存在于预科内的不同优势交易趋势的影响,并进行了内部内部延期。 AN $ \ epsilon- $约束框架被提出作为提取可能相互冲突的预科数据潜在的任何一致信息的补救措施。此外,为多标准神经结构搜索提出了一种新的搜索范例,二维群(2ds),其将稀疏性显式集成为粒子群中的额外搜索维度。通过考虑遗传算法和具有基于滤光片的特征选择方法(MRMR)作为基线方法,通过考虑遗传算法和经验神经设计规则的几种组合来进行所述方法的详细比较评估。这项研究的结果令人信服地证明了所提出的方法可以通过更好的泛化能力发展扩大的网络。
translated by 谷歌翻译
信息爆炸的时代促使累积巨大的时间序列数据,包括静止和非静止时间序列数据。最先进的算法在处理静止时间数据方面取得了体面的性能。然而,解决静止​​时间系列的传统算法不适用于外汇交易的非静止系列。本文调查了适用的模型,可以提高预测未来非静止时间序列序列趋势的准确性。特别是,我们专注于识别潜在模型,并调查识别模式从历史数据的影响。我们提出了基于RNN的\ Rebuttal {The} SEQ2Seq模型的组合,以及通过动态时间翘曲和Zigzag峰谷指示器提取的注重机制和富集的集合特征。定制损失函数和评估指标旨在更加关注预测序列的峰值和谷点。我们的研究结果表明,我们的模型可以在外汇数据集中预测高精度的4小时未来趋势,这在逼真的情况下至关重要,以协助外汇交易决策。我们进一步提供了对各种损失函数,评估指标,模型变体和组件对模型性能的影响的评估。
translated by 谷歌翻译
预测基金绩效对投资者和基金经理都是有益的,但这是一项艰巨的任务。在本文中,我们测试了深度学习模型是否比传统统计技术更准确地预测基金绩效。基金绩效通常通过Sharpe比率进行评估,该比例代表了风险调整的绩效,以确保基金之间有意义的可比性。我们根据每月收益率数据序列数据计算了年度夏普比率,该数据的时间序列数据为600多个投资于美国上市大型股票的开放式共同基金投资。我们发现,经过现代贝叶斯优化训练的长期短期记忆(LSTM)和封闭式复发单元(GRUS)深度学习方法比传统统计量相比,预测基金的Sharpe比率更高。结合了LSTM和GRU的预测的合奏方法,可以实现所有模型的最佳性能。有证据表明,深度学习和结合能提供有希望的解决方案,以应对基金绩效预测的挑战。
translated by 谷歌翻译
在许多研究中已经表明,考虑相关股票数据预测股票价格变动的重要性,但是,用于建模,嵌入和分析相互关联股票行为的先进图形技术尚未被广泛利用,以预测股票价格变动。该领域的主要挑战是找到一种建模任意股票之间现有关系的方法,并利用这种模型来改善这些股票的预测绩效。该领域中的大多数现有方法都取决于基本的图形分析技术,预测能力有限,并且缺乏通用性和灵活性。在本文中,我们介绍了一个名为GCNET的新颖框架,该框架将任意股票之间的关系建模为称为“影响网络”的图形结构,并使用一组基于历史的预测模型来推断出股票子集的合理初始标签图中的节点。最后,GCNET使用图形卷积网络算法来分析此部分标记的图形,并预测图中每个库存的下一个运动价格方向。 GCNET是一个一般预测框架,可以根据其历史数据来预测相互作用股票的价格波动。我们对纳斯达克指数一组股票的实验和评估表明,GCNET在准确性和MCC测量方面显着提高了SOTA的性能。
translated by 谷歌翻译
尽管机器学习方法已在金融领域广泛使用,但在非常成功的学位上,这些方法仍然可以根据解释性,可比性和可重复性来定制特定研究和不透明。这项研究的主要目的是通过提供一种通用方法来阐明这一领域,该方法是调查 - 不合Snostic且可解释给金融市场从业人员,从而提高了其效率,降低了进入的障碍,并提高了实验的可重复性。提出的方法在两个自动交易平台组件上展示。也就是说,价格水平,众所周知的交易模式和一种新颖的2步特征提取方法。该方法依赖于假设检验,该假设检验在其他社会和科学学科中广泛应用,以有效地评估除简单分类准确性之外的具体结果。提出的主要假设是为了评估所选的交易模式是否适合在机器学习设置中使用。在整个实验中,我们发现在机器学习设置中使用所考虑的交易模式仅由统计数据得到部分支持,从而导致效果尺寸微不足道(反弹7- $ 0.64 \ pm 1.02 $,反弹11 $ 0.38 \ pm 0.98 $,并且篮板15- $ 1.05 \ pm 1.16 $),但允许拒绝零假设。我们展示了美国期货市场工具上的通用方法,并提供了证据表明,通过这种方法,我们可以轻松获得除传统绩效和盈利度指标之外的信息指标。这项工作是最早将这种严格的统计支持方法应用于金融市场领域的工作之一,我们希望这可能是更多研究的跳板。
translated by 谷歌翻译
评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法,从而提高计算要求。此外,随着复杂性,同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求,需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述,我们希望缩小三个学科之间的差距(1)电力供应安全性评估,(2)人工智能和(3)实验设计。为此,我们对所选应用领域进行大规模的定量审查,并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外,我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素,并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和(非)可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道,以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。
translated by 谷歌翻译
本文提出了基于深度Q学习的金融投资组合交易深增强学习算法。该算法能够从任何大小的横截面数据集交易高维投资组合,其可以包括资产中的数据间隙和非唯一历史长度。我们通过对每种环境的一个资产进行采样,在每种环境中对所有环境进行投资来顺序设置环境,并通过“资产集合”的平均返回,从而奖励资产的退货和现金预订。这强制执行代理以战略性地将资本分配给其预测以上平均值的资产。我们在采样外部分析中应用我们的方法,以48美国股票的组合设置,在股票中的数量和交易成本水平中,在十辆高达500股的股票数量上变化。平均优势算法通过仅为所有投资组合使用一个超参数设置,通过大型边距所考虑被动和活动基准投资策略。
translated by 谷歌翻译
最近,高级机器学习方法在资产管理中的应用已成为最有趣的主题之一。不幸的是,由于数据短缺问题,这些方法的应用(例如深神经网络)很困难。为了解决这个问题,我们提出了一种使用神经网络的新方法,以基于其组件的财务报表数据来构建交易所交易基金(ETF)的投资组合。尽管在过去的几十年中出现了许多ETF和ETF管理的投资组合,但应用神经网络来管理ETF投资组合的能力受到限制,因为ETF的数量和历史存在分别相对较小,并且比个体的人数较小且短。股票。因此,我们使用单个股票的数据来训练我们的神经网络,以预测单个股票的未来性能,并使用这些预测和投资组合存款文件(PDF)来构建ETF的投资组合。已经进行了多个实验,我们发现我们提出的方法的表现优于基准。我们认为,当管理最近列出的ETF(例如主题ETF)时,我们的方法可能会更有益,而培训高级机器学习方法的历史数据相对有限。
translated by 谷歌翻译
在本文中,我们研究了使用深层学习技术预测外汇货币对未来波动性的问题。我们逐步展示如何通过对白天波动率的经验模式的指导来构建深度学习网络。数值结果表明,与传统的基线(即自回归和GARCH模型)相比,多尺寸长的短期内存(LSTM)模型与多货币对的输入相比一致地实现了最先进的准确性,即自动增加和加入模型其他深度学习模式。
translated by 谷歌翻译
如今,指数基金首选大量的股本基金,市场敏感性有助于管理它们。指数资金可能会相同复制该指数,但是,成本友善和不切实际。此外,要利用市场敏感性来部分复制索引,必须准确地预测或估计它们。因此,首先,我们研究了深度学习模型以预测市场敏感性。此外,我们提出了数据处理方法的务实应用,以帮助培训并为预测生成目标数据。然后,我们提出了一个部分控制投资组合和索引的净预测市场敏感性的部分索引跟踪优化模型。韩国股票价格指数200证实了这些过程的功效。与历史估计相比,我们的实验显示了预测错误的显着降低,以及使用整个组成部分中少于一半的一半来复制指数的竞争跟踪错误。因此,我们表明,应用深度学习来预测市场敏感性是有希望的,并且我们的投资组合构建方法实际上是有效的。此外,据我们所知,这是第一个针对集中于深度学习的市场敏感性的研究。
translated by 谷歌翻译
AI和数据驱动的解决方案已应用于不同的领域,并实现了优于和有希望的结果。在这项研究工作中,我们应用了K-Neart最邻居,极端的梯度提升和随机森林分类器来检测三个加密货币市场的趋势问题。我们使用这些分类器来设计一种在这些市场中进行交易的策略。我们在实验中的输入数据包括在单独的测试中使用或没有技术指标的价格数据,以查看使用它们的效果。我们对看不见数据的测试结果非常有前途,并在帮助具有专家系统的投资者利用市场并获利的投资者方面具有巨大的潜力。我们看不见的66天跨度的最高利润因子是1.60。我们还讨论了这些方法的局限性及其对有效市场假设的潜在影响。
translated by 谷歌翻译
本文旨在提出和应用机器学习方法,以使用其组件的历史回报数据来分析交易所交易基金(ETF)的回报方向,从而通过交易算法有助于制定投资策略决策。从方法论方面,除了算法误差指标外,还使用来自巴西和美国市场的标准数据集应用了回归和分类模型。在研究结果方面,它们进行了分析并将其与NA \“ Ive”预测和购买和持有技术在同一时期获得的收益进行了比较。就风险和回报而言,模型的性能大多要比控制指标重点是线性回归模型和通过逻辑回归的分类模型,支持向量机(使用LinearsVC模型),高斯天真的贝叶斯和K-Nearest邻居,在某些数据集中,在某些数据集中,回报超过了两次,并且夏普比率高达购买和持有控制模型的比率四倍。
translated by 谷歌翻译