चीनी वायदा मूल्य रुझानों के लिए सुपरवाइज़्ड लर्निंग

सारांश

यह दस्तावेज़ चीनी वायदा बाजार में मूल्य की दिशा का पूर्वानुमान लगाने के लिए सुपरवाइज़्ड लर्निंग का तरीका बताता है। यह वायदा मूल्य के उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाने के लिए वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता है और उन अनुमानों को ट्रेडिंग रणनीति में बदलता है। बताया गया उद्देश्य उस बाजार की विशेषताओं को ध्यान में रखना है, हालाँकि अंश में प्रयुक्त विशेषताओं, साधनों, मॉडल की बनावट या ट्रेडिंग नियमों का विवरण नहीं है।

लेखक परीक्षण डेटा पर प्रिसिजन, रिकॉल और F1-स्कोर को इस साक्ष्य के रूप में रिपोर्ट करते हैं कि वर्गीकारक उनकी सटीकता आवश्यकताओं को पूरा करता है। वे बढ़ती रिटर्न वक्र और कम पूंजी गिरावट वाले बैकटेस्ट का भी वर्णन करते हैं। ये दावे वर्गीकरण और ऐतिहासिक रणनीति के प्रदर्शन की संभावनाएँ दर्शाते हैं, लेकिन अंश में मापों के मान, बेंचमार्क, लागत संबंधी धारणाएँ या सत्यापन विवरण नहीं दिए गए हैं। इसलिए परिणाम यह स्थापित नहीं कर सकते कि तरीका कितना मज़बूत है या लाइव ट्रेडिंग में लागू होगा या नहीं।

मुख्य विचार

• अध्ययन सुपरवाइज़्ड वर्गीकरण से चीनी बाजार में वायदा मूल्य की दिशा का पूर्वानुमान करता है।
• ट्रेडिंग निर्णय मॉडल द्वारा अनुमानित मूल्य उतार-चढ़ाव पर आधारित हैं।
• परीक्षण डेटा पर वर्गीकरण का मूल्यांकन करने के लिए प्रिसिजन, रिकॉल और F1-स्कोर का उपयोग किया गया है।
• रिपोर्ट किए गए बैकटेस्ट में रिटर्न वक्र ऊपर की ओर है और पूंजी गिरावट कम है।
• अंश में मॉडल का विवरण और नमूने से बाहर की दृढ़ता आँकने के लिए आवश्यक जानकारी नहीं है।

टैग

# Application of supervised learning models in the Chinese futures market


# Application of supervised learning models in the Chinese futures market









Based on the characteristics of the Chinese futures market, this paper builds a supervised learning model to predict the trend of futures prices and then designs a trading strategy based on the prediction results. The Precision, Recall and F1-score of the classification problem show that our model can meet the accuracy requirements for the classification of futures price movements in terms of test data. The backtest results show that our trading system has an upward trending return curve with low capital retracement.

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।