تحسين قواعد تداول الأسهم القائمة على المعنويات بالبحث التطوري

الملخص

تستخدم الورقة التحسين التطوري لحساب استراتيجيات تداول قائمة على قواعد انطلاقًا من بيانات المعنويات المالية. وتمثل إشارة المعنويات نظرة مجتمع التداول عبر الإنترنت إلى أسهم منفردة، سواء كانت متفائلة أو متشائمة، وتُستمد من StockTwits. ويعرض المؤلفون نتائج رقمية لأسهم مؤشر داو جونز الصناعي ويقارنون نهجهم بالاختيار الكلاسيكي للمحافظ على أساس المخاطر والعوائد.

يصف ذلك طريقة بحث تجمع معنويات وسائل التواصل الاجتماعي بالبحث التطوري، إلى جانب مقارنة لاختيار المحافظ. ولا يحدد المقتطف قواعد التداول أو تصميم التحسين أو الفترة الزمنية أو تكاليف المعاملات أو النتائج نفسها. ومن دون هذه التفاصيل، يتعذر تقييم قابلية تعميم الاستراتيجيات أو احتساب تكاليف التنفيذ أو تفوقها على أساس العائد المعدل حسب المخاطر. وتقتصر الأدلة على التحليل والمقارنة المذكورين.

الأفكار الرئيسية

• تستخدم الطريقة التحسين التطوري لتوليد استراتيجيات تداول قائمة على قواعد.
• تعكس مدخلات المعنويات آراء التفاؤل أو التشاؤم المنشورة على StockTwits.
• تعرض الدراسة نتائج لأسهم الشركات المكوّنة لمؤشر DJIA.
• يُقارن النهج بالاختيار الكلاسيكي للمحافظ على أساس المخاطر والعوائد، لكن المقتطف لا يورد المقاييس أو تفاصيل التنفيذ.

الوسوم

# Computing trading strategies based on financial sentiment data using evolutionary optimization


# Computing trading strategies based on financial sentiment data using evolutionary optimization









In this paper we apply evolutionary optimization techniques to compute optimal rule-based trading strategies based on financial sentiment data. The sentiment data was extracted from the social media service StockTwits to accommodate the level of bullishness or bearishness of the online trading community towards certain stocks. Numerical results for all stocks from the Dow Jones Industrial Average (DJIA) index are presented and a comparison to classical risk-return portfolio selection is provided.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.