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個別株の日中売買ルールを作る決定木

記事 arXiv papers · 著者: Prajwal Naga et al.
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サマリー

本書は、NIFTY50指数の個別株について、決定木で日中売買ルールを生成する方法を説明します。トレーダーが設計したテクニカル指標の組み合わせを全銘柄に適用するのではなく、既存の指標から銘柄ごとのルールを学習します。生成されたルールは銘柄ごとにバックテストで評価し、採用に値するかを判断します。

比較対象は単純なバイ・アンド・ホールドです。論文は、多くの銘柄で決定木戦略がこの基準を上回る一方、すべての銘柄で同じ結果になるわけではないとしています。これは、共通のルールセットを前提とせず、銘柄ごとに評価することを支持します。抜粋には指標、学習・テストの設計、取引コスト、性能指標が示されていないため、頑健性や実運用の可能性を判断するには不十分です。

主なアイデア

  • 決定木を使い、既存のテクニカル指標から個別株向けの日中ルールを作成できます。
  • 学習した銘柄別ルールを、トレーダーが設計した固定の指標組み合わせと対比します。
  • 提案される手順では、採用を判断する前に銘柄ごとにルールをバックテストします。
  • 報告結果では、多くの銘柄でバイ・アンド・ホールドを上回りましたが、すべてではありません。
  • 抜粋には、コストやアウト・オブ・サンプルでの頑健性を評価するのに十分な詳細がありません。

タグ

株式機械学習テクニカル指標バックテスト
全文
# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。