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주가지수 트레이딩을 위한 수익 중심 LSTM 예측

기사 arXiv papers · 저자: Chariton Chalvatzis et al.
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요약

이 문서는 네 개의 US 주가지수를 대상으로 한 딥 LSTM 모델과 트레이딩 전략을 설명합니다. 모델이 상승 또는 하락을 예측하는지만 보고 거래하는 대신, 전략은 예측 수익률이 예측 분포에서 차지하는 위치를 활용해 거래 수익성을 추정합니다. 모델은 전략의 트레이딩 목표에 맞춰 조정되며, 예측의 품질과 매매 규칙을 함께 고려해야 한다는 점을 보여줍니다.

보고된 테스트는 2010년부터 2018년까지 S&P 500, DJIA, NASDAQ, Russell 2000을 대상으로 합니다. 문서는 각 지수의 누적 수익률을 제시하며, 바이앤드홀드와 다른 최근 접근법보다 높았다고 합니다. 그러나 거래 비용, 위험 조정 성과, 검증 설계, 해당 기간 밖의 일반화 가능성은 설명하지 않습니다. 따라서 보고된 수익률은 미래 성과의 증거가 아니라 연구 결과로 봐야 합니다.

핵심 아이디어

  • 모델과 트레이딩 전략의 성과는 서로 연관되므로 함께 설계해야 합니다.
  • LSTM은 제한된 과거 거래일 데이터를 바탕으로 자산 가격을 예측합니다.
  • 전략은 예측 방향만 보는 대신 예측 분포에서 예상 수익률의 위치를 활용합니다.
  • 보고된 평가는 2010부터 2018까지 네 개의 US 주가지수를 다룹니다.

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전문
# High-performance stock index trading: making effective use of a deep LSTM neural network


# High-performance stock index trading: making effective use of a deep LSTM neural network









We present a deep long short-term memory (LSTM)-based neural network for predicting asset prices, together with a successful trading strategy for generating profits based on the model's predictions. Our work is motivated by the fact that the effectiveness of any prediction model is inherently coupled to the trading strategy it is used with, and vise versa. This highlights the difficulty in developing models and strategies which are jointly optimal, but also points to avenues of investigation which are broader than prevailing approaches. Our LSTM model is structurally simple and generates predictions based on price observations over a modest number of past trading days. The model's architecture is tuned to promote profitability, as opposed to accuracy, under a strategy that does not trade simply based on whether the price is predicted to rise or fall, but rather takes advantage of the distribution of predicted returns, and the fact that a prediction's position within that distribution carries useful information about the expected profitability of a trade. The proposed model and trading strategy were tested on the S&P 500, Dow Jones Industrial Average (DJIA), NASDAQ and Russel 2000 stock indices, and achieved cumulative returns of 340%, 185%, 371% and 360%, respectively, over 2010-2018, far outperforming the benchmark buy-and-hold strategy as well as other recent efforts.

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