Tekniska analysindikatorer används i stor utsträckning av handlare på finansiella marknader och råvarumarknader för att förutsäga framtida prisnivåer och öka handelns lönsamhet. Vi har tidigare visat att ett antal populära indikatorbaserade handelsregler är förlustbringande när de tillämpas individuellt på ett systematiskt sätt. De tekniska aktörerna använder dock vanligtvis kombinationer av ett brett spektrum av tekniska indikatorer. Dessutom tenderar framgångsrika handlare att anpassa sig till marknadsvillkoren genom att "släppa" handelsregler så snart de blir förlustbringande eller när mer lönsamma regler hittas. I detta dokument försöker vi efterlikna sådana handlare genom att utveckla ett handelssystem som består av regler som bygger på kombinationer av olika indikatorer med olika frekvenser och eftersläpningar. En första portfölj av sådana regler väljs ut genom en genetisk algoritm som tillämpas på ett antal indikatorer som beräknas på en uppsättning amerikanska dollar/brittiska Pound spot utländsk valuta fästing data från 1994 till 1997 aggregerade till olika intradagsfrekvenser. Den genetiska algoritmen används därefter med jämna mellanrum på out-of-prov data för att ge nya regler och ett återkopplingssystem används för att återställa balansen regelportföljen, vilket skapar två nivåer av anpassningsförmåga. Trots att de enskilda indikatorerna i allmänhet är förlustbringande under uppgiftsperioden, anses den bästa regeln i det utvecklade systemet vara blygsam, men i hög grad lönsam i närvaro av realistiska transaktionskostnader.
En metod för att söka de effektiva kombinationer av tekniska indikatorer med hjälp av genetiska algoritmer föreslogs REF.
A Real-Time Adaptive Trading System Using Genetic Programming
{'venue': None, 'journal': 'Quantitative Finance', 'mag_field_of_study': ['Economics']}