Thursday 9 November 2017

Optimalisering Of Handels Systemer Og Porteføljer


Optimalisering av handelssystemer og porteføljer. Kalkulasjoner Referanser 5.Research Referanser 5.Researchstudier har en tendens til å fokusere på handelssystemer eller porteføljekonstruksjonsmetoder eller multi-agent systemer Smeureanu et al 2012 separat Noen har optimaliserte handelssystemporteføljer Moodyand, Lizhong 1997, Dempster, Jones 2001, men svært få har behandlet omfattende handelssystemporteføljeoptimaliseringsproblemer Perold 1984 Multi-agent-systemer blir sjelden brukt i handel, men enkelte eksempler kan bli funnet Arajo, de Castro 2011. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT For å forstå stor - omfangsrike porteføljekonstruksjonsoppgaver vi analyserer bærekraftige økonomiproblemer ved å splitte opp store oppgaver i mindre og tilby en evolusjonær fremmatingssystembasert tilnærming. Den teoretiske begrunnelsen for løsningen er basert på multivariate statistisk analyse av flerdimensjonale investeringsoppgaver, særlig om forhold mellom data størrelse, algoritme kompleksitet og portefølje eff icacy For å redusere dimensjonalitetsprofilstørrelsesproblemet, deles en større oppgave ned i mindre deler ved hjelp av elementlikhetsklynging. Lignende problemer blir gitt til mindre grupper for å løse grupper, men varierer i mange sammenhenger. Pseudo tilfeldig dannede grupper komponerer et stort antall av moduler av feed-forward beslutningssystemer Evolusjonsmekanismen danner samlinger av de beste modulene for hver enkelt kort periode. Endelige løsninger overføres til den globale skalaen hvor en samling av de beste modulene velges ved hjelp av en multiklass kostnadssensitiv perceptron Samlede moduler kombineres i en endelig løsning i like vektet tilnærming. 1 N Portefølje Effekten av den nye beslutningstakingstilgangen ble demonstrert gjennom et økonomisk porteføljeoptimaliseringsproblem, som ga tilstrekkelige mengder reelle verdensdata. For porteføljekonstruksjon brukte vi 11.730 simulerte trading robot forestillinger Datasettet dekket perioden 2003 til 2012 når miljø endringer var hyppige og stort sett uforutsigbare. Walk-forward og out-of-sample eksperimenter viser at en tilnærming basert på bærekraftig økonomi prinsipper overgår benchmark metoder og at kortere agenter opplæringshistorie viser bedre resultater i perioder med skiftende miljø. Fulltekst Artikkel Jan 2014.Raudys Aistis Raudys Pabarkait. L Xu, 2003 Optimalisering av finansielle porteføljer ut fra perspektivet på gruvedrift av strukturer av lageravkastning, i P Perner og A Rosenfeld, eds Maskinlæring og datautvinning i Mønsterkjenning - MLDM 2003, s. 266-275, LNAI 2734, Springer Verlag I likhet med andre grunnleggende problemer i finansanalyse var det optimale porteføljevalgsproblemet motstandsdyktig mot forskere fra fagene i kunstige nevrale nettverk og maskinlæring.3456 Ved hjelp av nevrale nettverkstilnærmingen krever optimale parametere adaptivt lærdom over tid. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Sammendrag I dette papiret tar vi sikte på å introdusere hvordan en av de nylig utviklede statistiske læringsmetodene, temporal faktor analysis TFA, som opprinnelig var viet til videre studier av arbitrage pricing theorem APT, kunne utnyttes i finansiell datautvinning for å bestemme vekter i porteføljeoptimaliseringsproblem Videre studerer vi flere varianter av APT-baserte Sharpe-ratio-maksimeringsteknikken som benytter konseptene av porteføljens downside-risiko og oppadgående volatilitet skreddersydd - laget for behovet for risikoavvikende og aggressiv fortjeneste - søker investorer. Fulltekst konferansepapir juli 2003.Kai Chun Chiu Lei Xu. Linær regresjon av holdetiden til MS-forholdet på alle markeder ga en korrelasjonskoeffektivitet på - 48 Dette stemmer overens med resultatene i 1 og 4 som viste at RRL-opplæring tilpasser handelsmenn til høyere transaksjonskostnader ved å redusere handelsfrekvensen. Ved FX-handel betyr et lavere MS-forhold er at spredningen er en relativt høyere tilsvarende transaksjonskostnad, og vi bør forvente at handelsfrekvensen skal reduseres. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Denne studien undersøker høyfrekvente valutahandling med nevrale nettverk opplært via gjentakende forsterkningslæring RRL Vi sammenligner ytelsen til enkeltlagsnettverk med nettverk som har et skjult lag og undersøker virkningen av de faste systemparametrene på ytelse Generelt sett konkludere med at handelssystemene kan være effektive, men ytelsen varierer mye for ulike valutamarkeder, og denne variasjonen kan ikke forklares med enkel statistikk av markedene. Vi finner også at enkeltlagsnettverket overgår tolagsnettverket i denne applikasjonen. Konferansepapir Apr 2003 Teknologisk og økonomisk utvikling av økonomi. Av John Moody, Matthew Saffell 2001. Vi presenterer metoder for optimalisering av porteføljer, kapitalfordeler og handelssystemer basert på direkte forsterkning DR. I denne tilnærmingen betraktes investeringsbeslutning som et stokastisk kontrollproblem, og strategier blir oppdaget direkte Vi presenterer en annonse aptitiv algoritme som kalles tilbakevendende r. Vi presenterer metoder for optimalisering av porteføljer, eiendelfordeling og handelssystemer basert på direkte forsterkning DR. I denne tilnærmingen betraktes investeringsbeslutninger som et stokastisk kontrollproblem, og strategier oppdages direkte. Vi presenterer en adaptiv algoritme som kalles tilbakevendende armeringslæring RRL for å oppdage investeringspolitikk Behovet for å bygge prognosemodeller elimineres, og bedre trading ytelse er oppnådd. Den direkte forsterknings-tilnærmingen er forskjellig fra dynamiske programmerings - og forsterkningsalgoritmer som TD-læring og Q-læring som prøver å estimere en verdi funksjon for kontrollproblemet Vi finner at RRL-direkte forsterkningsrammer muliggjør en enklere problemrepresentasjon, unngår Bellmans forbannelse av dimensjonalitet og gir overbevisende fordeler i effektivitet Vi demonstrerer hvordan direkte forsterkning kan brukes til å optimalisere risikoreduserte avkastninger, inkludert differensial Sh arpe forholdet, mens det regnes for effekten av transaksjonskostnader I omfattende simuleringsarbeid ved hjelp av ekte økonomiske data, finner vi at vår tilnærming basert på RRL gir bedre handelsstrategier enn systemer som bruker Q-Learning en verdifunksjonsmetode. Real-world applikasjoner inkluderer en intra - daglig valutahandler og et månedlig aktivitetsfordelingssystem for S ampP 500 Stock Index og T-Bills. by Blake Lebaron 1998. Dette papiret kombinerer teknikker hentet fra litteraturen om evolusjonære optimaliseringsalgoritmer sammen med oppstartsbaserte statistiske tester Bootstrapping og kryssvalidering brukes som et generelt rammeverk for å estimere mål ut av prøven ved å utdrage delmengder fra en treningseksempel Evolu. Dette papiret kombinerer teknikker hentet fra litteraturen om evolusjonære optimaliseringsalgoritmer sammen med oppstartsbaserte statistiske tester. Bootstrapping og kryssvalidering brukes som en generell ramme for estimering av mål ut av prøven ved å trekke undergrupper fra en tr aining-prøve Evolusjon brukes til å søke i det store rommet til potensielle nettverksarkitekturer Kombinasjonen av disse to metodene skaper en nettverksestimering og utvalgsprosedyre som tar sikte på å finne parsimoniske nettverksstrukturer som generaliserer godt. Eksempler er gitt fra økonomiske data som viser hvordan dette sammenlignes med mer tradisjonelle Modelleringsmetoder Metoden for oppstartsprosessen tillater også mer generelle objektivfunksjoner enn vanlige minstefirkanter, siden det kan anslå det i utvalgsperspektivet for en hvilken som helst funksjon. Noen av disse vil bli sammenlignet med tradisjonelle minimumskvadratbaserte estimater i dynamiske handelsinnstillinger med valutaserie 1 1. shirani 1994 3 Tidlige resultater viser at de er et effektivt verktøy i simulerte tidsserieprognoser ved bruk av Henon-data LeBaron 1997 4 De nyligste dokumentene fra Bengio 1997, Choey Weigend 1997 og - Moody Wu 1997- - er tydelig inspirerende her Andre nyere eksempler ser på Viktigheten av andre tapsfunksjoner finnes i Granger Pesara n 1996 1. Strategi til tiden t 1 vil være strt 1, 1 der. av Amir F Atiya, Alexander G Parlos - IEEE TRANS NEURAL NETWORKS 2000. Hvordan effektivt opplæring av tilbakevendende nettverk forblir et utfordrende og aktivt forskningsemne De fleste foreslåtte treningsmetoder er de fleste basert på beregningsmessige måter å effektivt oppnå gradienten av feilfunksjonen og kan generelt grupperes i fem hovedgrupper. I denne studien presenteres. Hvordan effektivt opplæring av tilbakevendende nettverk forblir et utfordrende og aktivt forskningsemne. De fleste foreslåtte treningsmetoder er basert på på beregningsmessige måter å effektivt oppnå gradienten av feilfunksjonen og kan generelt grupperes i fem hovedgrupper. I denne studien presenterer vi en avledning som forener disse tilnærmingene. Vi demonstrerer at tilnærmingene bare er fem forskjellige måter å løse en bestemt matrisekvasjon på. andre mål for dette papiret er å utvikle en ny algoritme basert på innsiktene fra romanformuleringen Den nye algoritmen m, som er basert på tilnærming av feilgradienten, har lavere beregningskompleksitet ved beregning av vektoppdateringen enn konkurrerende teknikker for de fleste typiske problemer. I tillegg kommer det til feilminimum i et mye mindre antall iterasjoner. En ønskelig egenskap ved gjentatt nettverksopplæring algoritmer er å kunne oppdatere vektene i en online mote Vi har også utviklet en onlineversjon av den foreslåtte algoritmen, som er basert på oppdatering av feilgradient-tilnærming på rekursiv måte. av Thomas Hellstrm, Kenneth Holmstrm 1999 . Dette dokumentet beskriver ASTA, en kunstig aksjehandelsagent, i Matlab-programmeringsmiljøet. Hovedformålet med prosjektet er å levere en stabil og realistisk testbenk for utvikling av multi-stock trading algoritmer. Oppførselen til agenten styres av en høyt nivå langua. This paper beskriver ASTA, en Artificial Stock Trading Agent, i Matlab programmeringsmiljø. Hovedformålet med t han prosjektet er å levere en stabil og realistisk testbenk for utvikling av multi-stock trading algoritmer. Oppførselen til agenten styres av et språk på høyt nivå, som lett kan utvides med brukerdefinerte funksjoner. Kjøps - og salgsreglene kan være komponert interaktivt og ulike typer dataskjerming kan enkelt utføres, alt innenfor Matlab m-filspråklig syntaks Bortsett fra. av Haizhon Li, Robert Kozma - Proceedings of the 2003 International Joint Conference on Neural Networks 2003. Abstract I dette papiret KIII dynamisk nevrale nettverk er introdusert og det blir brukt på prediksjon av komplekse temporale sekvenser. I vår tilnærming gir KIII en trinnvis forutsigelse av retningen av valutakursendringen. Tidligere har ulike multiplayer perceptron MLP net. papir blir KIII dynamiske nevrale nettverket introdusert og det blir brukt på prediksjon av komplekse tidssekvenser. I vår tilnærming gir KIII en trinnvis forutsigelse av retningen for valutakursendringen Tidligere har ulike multiplayer perceptron MLP-nettverk og tilbakevendende nevrale nettverk blitt implementert for denne applikasjonen. Resultatene som er oppnådd ved KIII, sammenlignes gunstig med andre metoder. I følge det høye støynivået og den ikke-stationære karakteren av dataene, økonomiske prognoser er en utfordrende søknad i tidsserien spådomsdomene. Ulike metoder brukes i denne applikasjonen - 4,5,6,7,9,10 - - I dette arbeidet bruker vi KIII-modellen til å forutsi en trinnretning av den daglige valutakursen Dataene vi brukte er fra 4 Eksperimentresultatene viser klassifiseringskapasiteten til KI. by Nicolas Chapados, Yoshua Bengio - IEEE Transaksjoner på Neural Networks 2000. Vi introduserer et rammevilkår for tildeling av ressurser basert på aktiv kontroll av porteføljens verdi-til-risiko I dette rammene sammenligner vi to paradigmer for å gjøre tildelingen ved hjelp av nevrale nettverk. Den første bruker nettverket til å lage en for ecast av aktivitetsadferd i sammenheng med a. Vi presenterer et rammeprogram for ressursfordeling basert på aktiv styring av porteføljens verdi på risikoen. I dette rammene sammenligner vi to paradigmer for å gjøre tildelingen ved hjelp av nevrale nettverk Den første bruker nettverket til å foreta en prognose av aktivitetsadferd i forbindelse med en tradisjonell middelvariasjonsavdeler for bygging av porteføljen. Det andre paradigmet bruker nettverket til å direkte ta beslutninger om porteføljeallokering. Vi vurderer en metode for å utføre variabel valg av mykt input og vise dets betydelige nytte Vi benytter modellkombinasjonsmetoder for å systematisere valget av hyperparametere under trening Vi viser at komiteer som bruker begge paradigmene, er vesentlig bedre enn benchmarkmarkedsytelsen. 1 Innledning I finansapplikasjoner er ideen om å trene læringalgoritmer i henhold til kriteriet av interesse slik som fortjeneste i stedet for et generisk prediksjonskriterium, har gai ned interesse i de senere år I. kriterium, har fått interesse de siste årene I aktivitetsallokeringsoppgaver har dette blitt brukt på opplæring av nevrale nettverk for direkte å maksimere en Sharpe-ratio eller andre risikojusterte resultatforbedringer - 1,3,10 - - Et slikt risikobeslag som nylig har fått stor oppmerksomhet er porteføljens verdiverdige VaR, som bestemmer maksimumsbeløpet som vanligvis måles i at porteføljen av John Moody, Yufeng Liu, Matthew Saffell, Kyoungju Youn - In Proceedings av artificielle multiagent læringspapir fra 2004 AAAI Fall Symposium 2004. Vi undersøker gjentatte matrisespill med stokastiske spillere som mikrokosmos for å studere dynamiske, multi-agent-interaksjoner ved hjelp av Stochastic Direct Reinforcement SDR-policygradientalgoritmen SDR er en generalisering av Recurrent Reinforcement Learning RRL som støtter stokastiske politikker U. Vi undersøker gjentatte matrisespill med stokastiske spillere som mikrokosmos for å studere dynamisk, multi-agent ikke raksjoner ved hjelp av SDR-politikkgradientalgoritmen SDR er en generalisering av RRL for tilbakevendende forsterkningslære som støtter stokastiske politikker. I motsetning til andre RL-algoritmer bruker SDR og RRL gjentatte policygradienter til riktig adressering av midlertidig kredittoppgave som følge av gjentakende struktur. Våre hovedmål i dette papir skal 1 skille ut tilbakevendende minne fra standard, ikke-tilbakevendende minne for gradvis gradient RL, 2 sammenligne SDR med læringsmetoder av Q-typen for enkle spill, 3 skille reaktiv fra endogent dynamisk agenteradferd og 4 undersøke bruken av tilbakevendende læring for interaksjon , dynamiske agenter Vi finner at SDR-spillere lærer mye raskere og dermed overgår de nylig foreslåtte Q-type-elevene for det enkle spillet Rock, Paper, Scissors RPS Med mer komplekse, dynamiske SDR-spillere og motstandere demonstrerer vi at tilbakevendende representasjoner og SDR er tilbakevendende politiske gradienter gir bedre ytelse enn ikke-tilbakevendende spillere Iterated Prisoners Dilemma, viser vi at ikke-tilbakevendende SDR-agenter kun lærer å defekte Nash-likevekt, mens SDR-agenter med tilbakevendende gradienter kan lære en rekke interessante oppføringer, inkludert samarbeid 1.ealing, kan Q-Learning ikke lett skaleres opp til store stats - eller handlingsrom som ofte forekommer i praksis Direkte forsterkning DR-metoder, politisk gradient og politisk søk ​​Williams 1992 - Moody Wu 1997 - - Moody et al 1998 Baxter Bartlett 2001 Ng Jordan 2000 representerer politikk eksplisitt og krever ikke at en verdifunksjon læres Policy gradient metoder søker å forbedre politikken by. by John Moody, Matthew Saffell - I KDD 1998. Vi foreslår å trene handelssystemer ved å optimalisere fi nansielle objektivfunksjoner via forsterkningslæring. Ytelsesfunksjonene som vi anser som verdifunksjoner, er fortjeneste eller formue , Sharpe-forholdet og vårt nylig foreslåtte differensial Sharpe-forhold for online-læring I Moody W. We foreslår å trene handelssystemer ved å op Tidsregistrering av fi nansielle objektivfunksjoner via forsterkningsinlæring Prestasjonsfunksjonene som vi betrakter som verdifunksjoner er fortjeneste eller formue, Sharpe-forholdet og vårt nylig foreslåtte differensial Sharpe-forhold for onlinelæring. I Moody amp Wu 1997 presenterte vi empiriske resultater i kontrollert eksperimenter som demonstrerte fordelene med forsterkningslæring relatert til veiledet læring Her utvider vi vårt pre-vious arbeid for å sammenligne Q-Learning med en forsterkende læringsteknikk basert på realtids-tilbakevendende lærings-RTRL som maksimerer umiddelbar belønning. Vår simulering Resultatene inkluderer en spektakulær demonstrasjon av tilstedeværelsen av forutsigbarhet i monthly. by N Towers, EN Burgess - Computational Finance Proceedings av den sjette internasjonale konferansen om Computational Finance The 1999. I dette papiret implementerer vi handelsstrategier for prognosepriser for prognosemodeller som bruker Parameteriserte beslutningsregler Vi utvikler et syntetisk handelsmiljø for å undersøke de relative effektene, med hensyn til lønnsomhet, for å endre prognosemodellen og avgjørelsesregelen. Vi viser dette. I dette papiret implementerer vi handelsstrategier for prognosepriser for prognosepriser ved å bruke parametrert beslutningsregler. Vi utvikler et syntetisk handelsmiljø for å undersøke de relative effektene når det gjelder lønnsomhet, å endre prognosemodellen og beslutningsregelen Vi viser at implementering av handelsregelen kan være like viktig for handelsprestasjonen som prognosemodellen til prognosemodellen Vi bruker disse teknikkene til et eksempel på en prognosemodell generert fra en intradag-kvotert misprissering på en kombinasjon av aksjeindekser Resultatene tyder på at optimalisering av avgjørelsesregler kan øke handelsytelsen betydelig, med en årlig Sharpe Ratio som øker med en faktor på to over en nave trading regel. For å oppnå dette nivået av ytelsesøkning gjennom prognosemodellen alene ville kreve en 50 imp Innføring i prediksjonsnøyaktighet 1 Innledning I de siste årene har en betydelig del av undersøkelsen vært dedikert. I forhold til prognosemodellen og deretter en beslutningsfase som konverterer prognosinformasjonen til en handling som i dette tilfellet endrer handelen posisjon Som et alternativ, Moody in - 3 - og Choey Weigend i 4, er eksempler på metoder som kombinerer disse to trinnene i en. Disse handelsstrategiene bruker en enkelt modell for å utføre en felles optimalisering både på prognosen. Thomas Hellstrm 1998. Dette papiret beskriver prinsippene bak og implementeringen av ASTA, en kunstig aksjehandelsagent skrevet på Matlab-språket. Hovedformålet med prosjektet er å gi et brukervennlig miljø for å utvikle multi-stock trading algoritmer. Dette papiret beskriver prinsipper bak og implementering av ASTA, en kunstig aksjehandel agent skrevet på The Matlab språk Hovedformålet med prosjektet er å gi et brukervennlig miljø for å utvikle multi-stock trading algorithms. by N Towers, EN Burgess 1998. I sammenheng med en dynamisk handelsstrategi er det endelige formålet med enhver prognosemodell å velge handlinger som resulterer i optimalisering av handelsmål I dette papiret utvikler vi en metode for optimalisering av en objektiv funksjon ved hjelp av en parameterisert avgjørelsesregel for en gave. I sammenheng med en dynamisk handelsstrategi er det endelige formålet med enhver prognosemodell å velge handlinger som resulterer i optimalisering av handelsmålet I dette papiret utvikler vi en metode for optimalisering av en objektiv funksjon ved hjelp av en parameterisert avgjørelsesregel for en gitt prognosemodell. Vi simulerer forventet handelsytelse for ulike beslutningsparametere og nivåer av prediksjonsnøyaktighet. Vi bruker deretter teknikken til en prognosemodell for misprising innenfor en gruppe aksjeindekser Vi viser at optimalisering av den foreslåtte beslutningsregelen kan øke a Kai Chun Chiu, Lei Xu - i JR Dorronsoro Ed Artificial Neural Networks - ICANN 2002, LNCS 2415 2002. Abstract Adaptiv porteføljestyring har blitt studert i litteraturen om neurale nett og maskinlæring Den nylig utviklede Temporal Factor Analysis TFA modellen hovedsakelig målrettet for videre studier av Arbitrage Pricing Theory APT er funnet å ha potensielle applikasjoner i porteføljemannen. Abstrakt Adaptiv porteføljestyring har blitt studert i litteraturen om neurale nett og maskinlæring. Nyutviklet Temporal Factor Analysis TFA-modell hovedsakelig målrettet for videre studier av Arbitrage Pricing Theory APT er funnet å ha potensielle applikasjoner i porteføljestyring I dette dokumentet tar vi sikte på å illustrere overlegenhet av APT-basert porteføljestyring over returbasert porteføljestyring 1.E tradisjonell Markowitz s portefølje teori 8 i sammenheng med kunstige nevrale nettverk i litteraturen Adaptiv porteføljestyring ved å maksimere det kjente Sharpe-forholdet 4 ble studert i - 1, 2 - - Imidlertid behandler slike tilnærminger enten vektene som konstanter eller avhenge direkte av sikkerhetsavkastningen. Nylig ble en ny teknikk kalt Temporal Factor Analysis TFA foreslått av 5 med en.

No comments:

Post a Comment