Otimização de sistemas de negociação e carteiras

Otimização de Sistemas de Negociação e Portfolios.
(Oregon Graduate Institute of Science & Technology)
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Aprendizado de reforço para sistemas de negociação e portfólios: Recompensas imediatas contra futuras.
John Moody Matthew Saffell Yuansong Liao Lizhong Wu.
Propomos treinar sistemas de negociação e carteiras, otimizando funções objetivas financeiras através da aprendizagem de reforço. As funções de desempenho que consideramos como funções de valor são o lucro ou a riqueza, a relação de Sharpe e nossa taxa Sharpe diferencial recentemente proposta para a aprendizagem on-line. Em Moody & amp; Wu (1997), apresentamos resultados empíricos em experiências controladas que demonstraram a eficácia de alguns de nossos métodos para otimizar os sistemas de negociação. Aqui, estendemos o nosso trabalho anterior ao uso da Q-Learning, uma técnica de aprendizado de reforço que usa recompensas futuras aproximadas para escolher ações e comparar seu desempenho com os nossos sistemas anteriores treinados para maximizar a recompensa imediata. Nós também fornecemos novos resultados de simulação que demonstram a presença de previsibilidade no índice de ações S & amp; P 500 mensal para o período de 25 anos de 1970 a 1994.
Referências.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
John Moody 1 Matthew Saffell 1 Yuansong Liao 1 Lizhong Wu 1 1. Departamento de CSE Oregon Graduate Institute Portland EUA.
Sobre este capítulo.
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&cópia de; 2017 Springer International Publishing AG. Parte de Springer Nature.

Otimização de sistemas de negociação e carteiras
. Ao nível de ruído alto e à natureza não estacionária dos dados, a previsão financeira é uma aplicação desafiadora no domínio da predição de séries temporais. Vários métodos são usados ​​nesta aplicação = - = [4,5,6,7,9,10] - = -. Neste trabalho, usamos o modelo KIII para prever a direção de um passo da taxa de câmbio diária. Os dados que usamos são de [4]. Os resultados do experimento mostram a capacidade de classificação do KI.
Funções de custo e combinação de modelos para alocação de ativos baseada em VaR usando redes neurais.
. critério, ganhou interesse nos últimos anos. Nas tarefas de alocação de ativos, isso foi aplicado ao treinamento de redes neurais para maximizar diretamente uma Relação Sharpe ou outras medidas de lucro ajustadas ao risco = - = [1,3,10] - = -. Uma dessas medidas de risco que recebeu recentemente atenção considerável é o valor-em-risco (VaR) do portfólio, que determina o valor máximo (geralmente medido, por exemplo, $) que o portfol.
Reforço direto estocástico: Aplicação a jogos simples com recorrência.
. Ealing, o Q-Learning não pode ser facilmente escalado para o grande estado ou espaços de ação que geralmente ocorrem na prática. Métodos de reforço direto (DR) (política de gradiente e pesquisa de políticas) (Williams 1992) (= - = Moody e Wu 1997 - = -) (Moody et al., 1998) (Baxter & Bartlett 2001) (Ng & Jordan 2000 ) representam as políticas explicitamente e não exigem que uma função de valor seja aprendida. Os métodos de gradiente de política buscam melhorar a política por meio de.
Aprendizagem de reforço para sistemas de negociação e carteiras.
Implementando Estratégias de Negociação para Modelos de Previsão.
. do modelo de previsão e, em segundo lugar, uma fase de decisão que converte as informações de previsão em uma ação que, neste caso, altera a posição de negociação. Como alternativa, Moody in = - = [3] - = - e Choey & amp; Weigend in [4], são exemplos de metodologias que combinam esses dois estágios em um. Essas estratégias de negociação usam um único modelo para realizar uma otimização conjunta tanto na previsão quanto na previsão.
ASTA - um Banco de Teste e Ferramentas de Desenvolvimento para Algoritmos de Negociação.
Otimização de estratégias de negociação usando regras de decisão parametrizadas.
L .: Aprendizado tfa gaussiano baseado em apt financeiro para gerenciamento de portfólio adaptativo.
. e a teoria da carteira Markowitz tradicional [8] no contexto das redes neurais artificiais. Na literatura, o gerenciamento adaptativo de portfólio através da maximização da conhecida razão Sharpe [4] foi estudado em = - = [1, 2] - = -. No entanto, essas abordagens tratam os pesos como constantes ou dependem diretamente dos retornos de segurança. Recentemente, uma nova técnica chamada Análise de Fator Temporal (TFA) foi proposta por [5] com um.

Aprendizado de reforço para sistemas de negociação e portfólios: Recompensas imediatas contra futuras.
John Moody Matthew Saffell Yuansong Liao Lizhong Wu.
Propomos treinar sistemas de negociação e carteiras, otimizando funções objetivas financeiras através da aprendizagem de reforço. As funções de desempenho que consideramos como funções de valor são o lucro ou a riqueza, a relação de Sharpe e nossa taxa Sharpe diferencial recentemente proposta para a aprendizagem on-line. Em Moody & amp; Wu (1997), apresentamos resultados empíricos em experiências controladas que demonstraram a eficácia de alguns de nossos métodos para otimizar os sistemas de negociação. Aqui, estendemos o nosso trabalho anterior ao uso da Q-Learning, uma técnica de aprendizado de reforço que usa recompensas futuras aproximadas para escolher ações e comparar seu desempenho com os nossos sistemas anteriores treinados para maximizar a recompensa imediata. Nós também fornecemos novos resultados de simulação que demonstram a presença de previsibilidade no índice de ações S & amp; P 500 mensal para o período de 25 anos de 1970 a 1994.
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Otimização de sistemas de negociação e portfólios PDFs / eBooks.
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Aprendizagem de reforço para sistemas de negociação e.
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FUNÇÕES DE DESEMPENHO E REFORÇO APRENDIZAGEM PARA SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO E PORTFOLIOS Resumo Nós propomos a formação de sistemas de negociação e de carteiras.
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Aprendizado de Reforço para Sistemas de Negociação e Portfolios.
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Aprendizagem de reforço para negociação.
Propomos treinar sistemas de negociação ao otimizar os objetivos financeiros - Moody, J. & amp; Wu, L. (1997), Otimização de sistemas de negociação e carteiras, em Y. Abu-.
Avaliação e otimização das estratégias de negociação - Robert P.
Rev. ed. de: Design, teste e otimização de sistemas de negociação. c1992. Inclui índice. ISBN 978-0-470-12801-5 (pano). 1. Investimentos? Processamento de dados. 2.
Algoritmo Trading usando Q-Learning e Recurrent Reinforcement.
a propriedade recursiva da otimização dinâmica, enquanto o algoritmo RRL é mais Aprendizado de reforço para sistemas de negociação e carteiras: imediato versus futuro?
Um sistema de negociação extensivo da Asld para aprimorar o gerenciamento de portfólio.
que combina o ASLD com um esquema de otimização de portfólio para se equilibrar, os sistemas de negociação amplamente utilizados são dois módulos: módulo de previsão seguido de obras para comerciantes e carteiras, J. Comput. Intell. Finance, vol. 5, não.

Otimização de gerenciamento de dinheiro.
A ferramenta Money Management Algorithm também inclui um otimizador. Introduzimos a Ferramenta do Otimizador na Revisão 4.1 para otimizar eficientemente os algoritmos a utilizar em uma estratégia. Os Algoritmos de Gerenciamento de Dinheiro podem ser usados ​​para otimizar, mas se você otimizar cada uma das 13 Regras para cada combinação de Ativado ou Desativado (uma vez que você pode combinar tantas regras quanto quiser, ou trocar elas individualmente) o número total de combinações e otimizações (sem mesmo otimizar os parâmetros para cada regra) seria 8,192. Você pode ver isso quando você configura uma otimização para cada uma das Regras 1 a 13 para otimizar de 0 a 1 com um incremento de 1 (testando que cada regra esteja Ligada (1) ou Desligada (0), pense em matemática discreta e booleana lógica aqui).
Os parâmetros individuais também podem ser otimizados antes do Otimizador ser executado.
A estratégia de algoritmo de gerenciamento de dinheiro da OPT nos permite otimizar rapidamente as Regras 1-13 para ver como cada uma classifica individualmente. Podemos então aplicar as principais regras da estratégia OPT de volta à nossa estratégia de Algoritmo de Gerenciamento de Dinheiro (MM: Equity Curve Algorithms Rev 4.0). Mostramos isso em detalhes no vídeo abaixo.
Algoritmo de gerenciamento de dinheiro.
Ferramenta de Otimização do Sistema de Negociação Video.
Resultados de Otimização para Algoritmos da Curva de Equidade na Cobra CT.
Os resultados do desempenho hipotético têm muitas limitações inerentes, algumas das quais são descritas abaixo. Nenhuma Representação está sendo feita para que qualquer Conta Ou seja Provável para Alcançar Lucros ou Perdas Semelhantes aos Indicados. Na verdade, há diferenças freqüentemente heterogêneas entre o resultado de desempenho hipotético e os resultados reais subseqüentemente alcançados por qualquer programa de negociação particular. Uma das limitações dos resultados de desempenho hipotéticos é que eles são geralmente preparados com o benefício da introspecção. Além disso, a negociação hipotética não envolve o risco financeiro, e nenhum registro de negociação hipotético pode explicar completamente o impacto do risco financeiro da negociação real. Por exemplo, a capacidade de suportar perdas ou aderir a um programa de negociação particular em prejuízo de perdas comerciais são pontos materiais que também podem afetar de forma adversa os resultados reais de negociação. Existem inúmeros outros fatores relacionados aos mercados em geral ou à implementação de qualquer programa de negociação específico que não pode ser totalmente contabilizado na preparação de resultados de desempenho hipotéticos e todos os quais podem afetar adversamente resultados de negociação. Essas tabelas de desempenho e resultados são hipotéticos na natureza e não representam a negociação em contas reais.