MLP予測とMarkowitzポートフォリオによる中国株の日中取引
記事 arXiv papers · 著者: Q. Wang et al.
サマリー
本資料は、市場のT+1取引制約下での中国株の日中戦略を概説します。多層パーセプトロン（MLP）による予測とMarkowitzポートフォリオ最適化を組み合わせ、上海・深圳証券取引所が公開する株価データを使います。目的は、取引戦略における日中価格予測とポートフォリオ構築の両方を評価することです。
説明では、Markowitz最適化が利益を上げ、MLPに基づく日中価格予測が検証されたという実証結果を報告しています。さらに、これらを組み合わせて戦略が実行可能だと論じています。しかし、抜粋には標本期間、資産選択の詳細、モデル仕様、成績の数値、取引コストの扱い、標本外手順がありません。したがって、この説明だけでは主張を独立に評価できず、実運用や他の市場環境でも利益が続くことを示してはいません。
主なアイデア
- 中国株の日中取引に向け、MLPによる価格予測とMarkowitzポートフォリオ最適化を組み合わせます。
- この手法はT+1取引制約を踏まえて設計されています。
- 上海と深圳の証券取引所が公開するデータを使用します。
- 抜粋は有利な実証結果を報告していますが、頑健性や実運用の成績を評価するための詳細は省かれています。
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全文
# 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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