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MLP पूर्वानुमान और Markowitz पोर्टफोलियो से इंट्राडे चीनी शेयर ट्रेडिंग

लेख arXiv papers · लेखक: Q. Wang et al.
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सारांश

यह दस्तावेज़ बाजार की T+1 ट्रेडिंग पाबंदी के तहत चीनी शेयरों के लिए एक इंट्राडे रणनीति प्रस्तुत करता है। इसमें मल्टिलेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) के पूर्वानुमानों को Markowitz पोर्टफोलियो अनुकूलन के साथ जोड़ा गया है और शंघाई तथा शेनझेन एक्सचेंजों के प्रकाशित शेयर डेटा का उपयोग किया गया है। इसका घोषित उद्देश्य ट्रेडिंग रणनीति के भीतर इंट्राडे मूल्य पूर्वानुमान और पोर्टफोलियो निर्माण, दोनों का आकलन करना है।

विवरण में अनुभवजन्य निष्कर्ष रिपोर्ट किए गए हैं कि Markowitz अनुकूलन लाभदायक था और MLP-आधारित इंट्राडे मूल्य पूर्वानुमान मान्य पाया गया। फिर इन घटकों को साथ लेकर रणनीति की व्यवहार्यता का तर्क दिया गया है। हालांकि, अंश में नमूना अवधि, परिसंपत्ति चयन के विवरण, मॉडल विनिर्देश, प्रदर्शन के आँकड़े, लेनदेन लागत का हिसाब या नमूने से बाहर की प्रक्रियाएँ नहीं दी गई हैं। इसलिए इन दावों का इस विवरण के आधार पर स्वतंत्र आकलन नहीं किया जा सकता, और वे यह साबित नहीं करते कि यह तरीका लाइव ट्रेडिंग में या अन्य बाजार स्थितियों में लाभदायक बना रहेगा।

मुख्य विचार

  • यह रणनीति इंट्राडे चीनी शेयर ट्रेडिंग के लिए MLP मूल्य पूर्वानुमानों को Markowitz पोर्टफोलियो अनुकूलन के साथ जोड़ती है।
  • यह तरीका T+1 ट्रेडिंग पाबंदी को ध्यान में रखकर बनाया गया है।
  • अध्ययन शंघाई और शेनझेन स्टॉक एक्सचेंजों के प्रकाशित डेटा का उपयोग करता है।
  • अंश अनुकूल अनुभवजन्य नतीजे बताता है, लेकिन मजबूती या लाइव ट्रेडिंग प्रदर्शन का आकलन करने के लिए आवश्यक विवरण नहीं देता।

टैग

इक्विटीमशीन लर्निंगपोर्टफोलियो निर्माणचीन के बाज़ार
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# 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.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।