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ベクトル型遺伝的プログラミングによる売買戦略の進化

記事 arXiv papers · 著者: Rui Menoita et al.
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サマリー

金融のトレード戦略を進化させる方法として、ベクトル型遺伝的プログラミング（VGP）を検討しています。一方は複素数演算に対応し、もう一方は強い型付けを用いる2つの変種を紹介しています。7年を超えるデータセットを使い、3つの金融商品で別のVGP変種および標準的な遺伝的プログラミングと性能を比較しています。

著者らは収益性のある戦略を進化させられたと報告しています。また、標準的な遺伝的プログラミングはすべての比較で最も弱い手法の一つに位置し、強く型付けされたVGPは最も強い手法の一つに位置しました。これらの結果は、表現方法と型制約が進化した戦略の質に影響し得ることを示唆します。説明には対象商品、評価設定、コスト、アウトオブサンプル手法、リスク指標が示されていないため、戦略の頑健性や実運用への適性を判断する根拠は限られます。

主なアイデア

  • ベクトル型遺伝的プログラミングを売買戦略の進化に適用しています。
  • 提案手法の一つは複素数演算に対応し、もう一つは強い型付けを適用します。
  • 3つの商品で、手法を標準的な遺伝的プログラミングと比較しています。
  • データセットは7年を超える期間を対象とし、収益性のある戦略を作成できたと報告しています。
  • 報告された比較では、標準的なGPの成績は相対的に低く、強く型付けされたVGPの成績は相対的に高くなっています。

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機械学習バックテスト株式
全文
# Evolving Financial Trading Strategies with Vectorial Genetic Programming


# Evolving Financial Trading Strategies with Vectorial Genetic Programming









Establishing profitable trading strategies in financial markets is a challenging task. While traditional methods like technical analysis have long served as foundational tools for traders to recognize and act upon market patterns, the evolving landscape has called for more advanced techniques. We explore the use of Vectorial Genetic Programming (VGP) for this task, introducing two new variants of VGP, one that allows operations with complex numbers and another that implements a strongly-typed version of VGP. We evaluate the different variants on three financial instruments, with datasets spanning more than seven years. Despite the inherent difficulty of this task, it was possible to evolve profitable trading strategies. A comparative analysis of the three VGP variants and standard GP revealed that standard GP is always among the worst whereas strongly-typed VGP is always among the best.

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。