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Arbres de décision pour des règles de trading intrajournalier propres à chaque action

Article arXiv papers · Auteur: Prajwal Naga et al.
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Résumé

Le document décrit l’utilisation d’arbres de décision pour générer des règles de trading intrajournalier pour chaque action de l’indice NIFTY50. Au lieu d’appliquer la même combinaison d’indicateurs techniques conçue par un trader à toutes les actions, la méthode cherche à apprendre des règles propres à chaque action à partir des indicateurs existants. Les règles générées pour chaque action sont ensuite évaluées par backtesting afin de déterminer si elles méritent d’être utilisées.

La comparaison rapportée porte sur une stratégie simple d’achat-conservation : selon l’article, les stratégies fondées sur les arbres de décision la surpassent pour de nombreuses actions, tout en reconnaissant que les résultats ne valent pas pour toutes. Cela plaide pour une évaluation action par action plutôt que de supposer qu’un ensemble de règles universel convient. L’extrait ne précise pas les indicateurs, la conception des phases d’entraînement et de test, les coûts de transaction ni les mesures de performance ; il ne suffit donc pas à évaluer la robustesse ou la viabilité en trading réel.

Idées clés

  • Les arbres de décision peuvent convertir des indicateurs techniques existants en règles intrajournalières adaptées à chaque action.
  • La méthode oppose les règles apprises propres à chaque action aux combinaisons fixes d’indicateurs conçues par un trader.
  • Le processus proposé effectue un backtest des règles séparément pour chaque action avant de décider de les utiliser.
  • Les résultats rapportés dépassent ceux de l’achat-conservation pour de nombreuses actions, mais pas pour toutes.
  • L’extrait ne donne pas assez de détails pour évaluer les coûts ou la robustesse hors échantillon.

Étiquettes

ActionsApprentissage automatiqueIndicateurs techniquesBacktest
Texte intégral
# Decision Trees for Intuitive Intraday Trading Strategies


# Decision Trees for Intuitive Intraday Trading Strategies









This research paper aims to investigate the efficacy of decision trees in constructing intraday trading strategies using existing technical indicators for individual equities in the NIFTY50 index. Unlike conventional methods that rely on a fixed set of rules based on combinations of technical indicators developed by a human trader through their analysis, the proposed approach leverages decision trees to create unique trading rules for each stock, potentially enhancing trading performance and saving time. By extensively backtesting the strategy for each stock, a trader can determine whether to employ the rules generated by the decision tree for that specific stock. While this method does not guarantee success for every stock, decision treebased strategies outperform the simple buy-and-hold strategy for many stocks. The results highlight the proficiency of decision trees as a valuable tool for enhancing intraday trading performance on a stock-by-stock basis and could be of interest to traders seeking to improve their trading strategies.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.