Aplicação do algoritmo de evolução diferencial para otimização de estratégias com base em séries temporais financeiras.
O. G. Monakhov autor E. A. Monakhova M. Pant.
É descrita uma abordagem para otimização de estratégias de negociação (algoritmos) com base em indicadores de mercados financeiros e computação evolutiva. Uma nova versão do algoritmo de evolução diferencial para a busca de parâmetros ótimos das estratégias de negociação para maximização do lucro comercial é utilizada. Os resultados experimentais mostram que esta abordagem pode melhorar várias vezes a rentabilidade das estratégias de negociação.
Texto original do russo © O. G. Monakhov, E. A. Monakhova, M. Pant, 2016, publicado em Sibirskii Zhurnal Vychislitel'noi Matematiki, 2016, Vol. 19, No. 2, pp. 195-205.
Referências.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
O. G. Monakhov 1 autor E. A. Monakhova 1 M. Pant. 2 1. Instituto de Matemática Computacional e Geofísica Matemática, Filial da Sibéria Academia Russa de Ciências Novosibirsk Rússia 2. Departamento de Ciência Aplicada e Engenharia Bloco de Nova Tecnologia, Campus Saharanpur do IIT, Roorkee Saharanpur Índia.
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Estratégia de negociação de fundos mútuos com base na otimização de enxames de partículas ☆
Os fundos mútuos tornaram-se os produtos mais populares para a diversidade de investimentos, uma vez que são capazes de dispersar os riscos de investimento ao menor grau. Ao selecionar fundos mútuos, o desempenho passado dos fundos desempenha um papel central nas expectativas do desempenho futuro dos fundos. Em 2008, o sub-prime dos EUA estourou; numerosos investidores perderam mais da metade das capitais doadas. Portanto, uma boa estratégia de negociação é necessária. Neste artigo, é apresentada uma nova estratégia de negociação de fundos que combina técnicas de otimização de enxames de partículas turbulentas (denominadas TPSO) e técnicas de média mista e usada para encontrar o conteúdo adequado dos parâmetros de indicadores técnicos para obter alto lucro e baixo risco em um fundo mútuo. O intervalo de tempo da média móvel do método proposto é ajustável e o modelo de negociação pode evitar e reduzir a perda ao fornecer vários bons pontos de compra e venda. Testamos o modelo proposto usando os preços históricos dos últimos 10 anos e os resultados experimentais mostram que o desempenho do modelo proposto é muito melhor do que o melhor desempenho original.
Destaques da Pesquisa.
► Estratégia de negociação de fundos combinando otimização de enxame de partículas turbulentas & amp; A média móvel mista é proposta. ► TPSO & amp; O MMA é usado para encontrar indicadores adequados para obter alto lucro e baixo risco em um fundo mútuo. ► O intervalo de MMA é ajustável para evitar a perda, fornecendo bons pontos de compra e venda.
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Este trabalho foi apoiado em parte pelo Conselho Nacional de Ciências sob o número de contrato NSC-98-2219-E-011-002, NSC-98-2221-E-011-133-MY3, NSC-98-2923-E-011- 004-MY3, NSC-99-2916-I-011-002-A1, e também foi parcialmente suportado pelo Projeto 111 sob a concessão No. 111-2-14.
Um método melhorado para prever inscrições com base em séries temporais difusas e otimização de enxames de partículas.
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