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具有提升和专家权重的自动交易

作者

上市的：
  • 德国奶油
  • 尤夫·弗伦德

摘要

我们提出了一个多股票自动交易系统，该系统依赖由机器学习算法、在线学习实用程序和风险管理覆盖层组成的分层结构。选择用Logitboost实现的交替决策树（ADT）作为底层算法。我们的方法的优点之一是，该算法能够选择从已知技术分析指标中派生的最佳规则组合，也能够选择技术指标的最佳参数。此外，在线学习层结合了几个ADT的输出，并建议短期或长期仓位。最后，风险管理层可以在交易信号超过指定的非零阈值时验证交易信号，并在交易策略无法盈利时限制其应用。我们用标准普尔500指数中随机选取的100家公司2003-2005年期间的数据测试了专家加权算法。我们发现，该算法在测试期间会产生异常回报。我们的实验表明，当指标被组合并聚合为单个预测因子时，boosting方法能够提高预测能力。更重要的是，为了减少计算资源的使用，并且仍然保持足够的预测能力，不同股票的指标组合证明是足够的。

建议引用

  • 德国Creamer&Yoav Freund，2010年。"具有提升和专家权重的自动交易,"定量金融学《泰勒与弗朗西斯杂志》，第10卷（4），第401-420页。
    • 手柄：RePEc:taf:quantf:v:10:y:2010:i:4:p:401-420
    内政部：10.1080/14697680903104113
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    引用人：

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