종목별 장중 트레이딩 규칙을 만드는 의사결정 트리

기사 arXiv papers · 저자: Prajwal Naga et al.

요약

이 문서는 NIFTY50 지수 개별 종목의 장중 트레이딩 규칙을 의사결정 트리로 생성하는 방법을 설명합니다. 모든 종목에 트레이더가 설계한 하나의 기술 지표 조합을 적용하는 대신, 기존 지표를 바탕으로 종목별 규칙을 학습합니다. 이후 각 종목에서 생성된 규칙을 백테스트해 사용할 만한지 판단합니다.

보고된 비교 대상은 단순 매수 후 보유입니다. 논문은 의사결정 트리 전략이 많은 종목에서 이 기준보다 우수하지만 모든 종목에서 그런 것은 아니라고 밝힙니다. 이는 보편적인 규칙 집합을 가정하기보다 종목별로 평가하는 접근을 뒷받침합니다. 발췌문에는 지표, 학습 및 테스트 설계, 거래 비용, 성과 측정 방법이 명시되어 있지 않아 견고성이나 실거래 적합성을 판단하기 어렵습니다.

핵심 아이디어

의사결정 트리는 기존 기술 지표를 개별 종목에 맞춘 장중 규칙으로 바꿀 수 있습니다.
이 방법은 학습한 종목별 규칙을 트레이더가 설계한 고정 지표 조합과 비교합니다.
제안된 절차는 종목별로 규칙을 백테스트한 후 사용할지 결정합니다.
보고된 결과는 많은 종목에서 매수 후 보유보다 우수했지만, 모든 종목에서 그렇지는 않았습니다.
발췌문에는 거래 비용이나 표본 외 견고성을 평가할 세부 정보가 충분하지 않습니다.

# 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.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

종목별 장중 트레이딩 규칙을 만드는 의사결정 트리

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