AI交易策略
摘要：不同机器学习方法（长短期记忆、随机森林、支持向量机回归和k最近邻）与已成功应用的交易策略（交叉信号交易和传统统计时间序列模型ARMA-GARCH）相比的表现将在本学士论文中展示。这个目标是要展示，当正确使用时，机器学习方法在原油市场中的表现比传统方法更好。我们还进行了更详细的绩效分析，展示了不同模型在不同市场阶段的表现，以便更仔细地研究个别模型在高波动性和低波动性阶段的稳健性。为了进一步研究，这些模型还需要在其他市场中进行分析。
作者：Danijel Jevtic, Romain Deleze and Joerg Osterrieder
论文ID：2208.07168
分类：Trading and Market Microstructure
分类简称：q-fin.TR
提交时间：2022-08-16