Trading intrajournalier d’actions chinoises : prévisions MLP et portefeuilles Markowitz

Résumé

Le document présente une stratégie intrajournalière pour les actions chinoises, soumise à la contrainte de trading T+1 du marché. Elle associe des prévisions d’un perceptron multicouche (MLP) à l’optimisation de portefeuille de Markowitz, en s’appuyant sur les données boursières publiées par les places de Shanghai et de Shenzhen. L’objectif déclaré est d’évaluer la prévision intrajournalière des cours et la construction de portefeuille dans le cadre d’une stratégie de trading.

Le compte rendu rapporte que l’optimisation de Markowitz a été rentable et que la prévision intrajournalière des cours fondée sur MLP a été validée. Il combine ensuite ces éléments pour soutenir que la stratégie est réalisable. Toutefois, l’extrait ne précise ni la période d’échantillonnage, ni les détails de sélection des actifs, ni les spécifications du modèle, ni les chiffres de performance, ni le traitement des coûts de transaction, ni les procédures hors échantillon. Ces affirmations ne peuvent donc pas être évaluées indépendamment à partir de cette description et n’établissent pas que l’approche restera rentable en trading réel ou dans d’autres conditions de marché.

Idées clés

• La stratégie associe les prévisions de cours MLP à l’optimisation de portefeuille de Markowitz pour le trading intrajournalier d’actions chinoises.
• L’approche est conçue en fonction de la contrainte de trading T+1.
• L’étude utilise des données publiées par les Bourses de Shanghai et de Shenzhen.
• L’extrait rapporte des résultats empiriques favorables, mais omet les détails nécessaires pour évaluer la robustesse ou les performances en trading réel.

Étiquettes

# Intraday trading strategy based on time series and machine learning for Chinese stock market


# Intraday trading strategy based on time series and machine learning for Chinese stock market









This article comes up with an intraday trading strategy under T+1 using Markowitz optimization and Multilayer Perceptron (MLP) with published stock data obtained from the Shenzhen Stock Exchange and Shanghai Stock Exchange. The empirical results reveal the profitability of Markowitz portfolio optimization and validate the intraday stock price prediction using MLP. The findings further combine the Markowitz optimization, an MLP with the trading strategy, to clarify this strategy's feasibility.

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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.