Otimização evolutiva de regras de trading por sentimento

Resumo

O artigo usa otimização evolutiva para calcular estratégias de trading baseadas em regras a partir de dados de sentimento financeiro. O sinal de sentimento representa a visão otimista ou pessimista da comunidade de trading on-line sobre ações individuais e é obtido do StockTwits. Os autores relatam resultados numéricos para ações do Dow Jones Industrial Average e comparam sua abordagem com a seleção clássica de carteiras baseada em risco e retorno.

O trabalho descreve um método de pesquisa que combina o sentimento em redes sociais com busca evolutiva, além de uma comparação de seleção de carteiras. O trecho não especifica as regras de negociação, o desenho da otimização, o período, os custos de transação nem os resultados em si. Sem esses detalhes, não é possível avaliar se as estratégias se generalizam, levam em conta custos de implementação ou superam outras estratégias quando ajustadas ao risco. As evidências se limitam à análise e à comparação declaradas.

Ideias principais

• O método usa otimização evolutiva para gerar estratégias de trading baseadas em regras.
• As entradas de sentimento refletem opiniões otimistas ou pessimistas expressas no StockTwits.
• O estudo relata resultados para ações integrantes do DJIA.
• A abordagem é comparada à seleção clássica de carteiras baseada em risco e retorno, mas o trecho omite métricas e detalhes de implementação.

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# Computing trading strategies based on financial sentiment data using evolutionary optimization


# Computing trading strategies based on financial sentiment data using evolutionary optimization









In this paper we apply evolutionary optimization techniques to compute optimal rule-based trading strategies based on financial sentiment data. The sentiment data was extracted from the social media service StockTwits to accommodate the level of bullishness or bearishness of the online trading community towards certain stocks. Numerical results for all stocks from the Dow Jones Industrial Average (DJIA) index are presented and a comparison to classical risk-return portfolio selection is provided.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.