Оптимизация правил торговли акциями на основе настроений с помощью эволюционного поиска

Сводка

В статье с помощью эволюционной оптимизации рассчитываются основанные на правилах торговые стратегии по данным о финансовых настроениях. Сигнал настроений отражает бычий или медвежий взгляд онлайн-сообщества трейдеров на отдельные акции и поступает из StockTwits. Авторы сообщают численные результаты для акций индекса Dow Jones Industrial Average и сравнивают свой подход с классическим выбором портфеля по соотношению риска и доходности.

Здесь описан исследовательский метод, объединяющий настроения в социальных сетях с эволюционным поиском, а также сравнение методов выбора портфеля. В представленном фрагменте не указаны правила торговли, схема оптимизации, период, транзакционные издержки или сами результаты. Без этих сведений невозможно оценить, обобщаются ли результаты стратегий на другие условия, учитывают ли они издержки реализации и превосходят ли они альтернативы с поправкой на риск. Свидетельства ограничиваются указанным анализом и сравнением.

Ключевые идеи

• Метод использует эволюционную оптимизацию для создания торговых стратегий на основе правил.
• Входные данные о настроениях отражают бычьи или медвежьи взгляды, опубликованные на StockTwits.
• В исследовании представлены результаты для акций компаний из состава индекса DJIA.
• Подход сравнивается с классическим выбором портфеля по соотношению риска и доходности, но во фрагменте нет метрик и деталей реализации.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.