Abstrakt. De flesta prognosverktyg använder en fysisk tidsskala för att studera prisfluktuationer på finansmarknaderna, vilket gör flödet av fysisk tid okontinuerlig. Därför kan användningen av en fysisk tidsskala utsätta företagen för risker på grund av okunnighet om vissa betydande verksamheter. I detta dokument utforskas ett alternativt och nytt tillvägagångssätt för att fånga upp viktiga aktiviteter på marknaden. Huvudidén är att använda en egen tidsskala baserad på direkta förändringar. I kombination med genetisk programmering syftar det föreslagna tillvägagångssättet till att hitta en optimal handelsstrategi för att förutse de framtida prisrörelserna på en finansmarknad. För att utvärdera dess effektivitet och robusthet som prognosverktyg utfördes en serie experiment där vi kunde få värdefull information om prognosprestandan. Resultaten från experimenten visar att detta nya ramverk kan generera nya och lönsamma handelsstrategier.
Dessutom presenterade Ref ett tillvägagångssätt för att förutsäga den dagliga stängningskursen på finansmarknaderna genom att kombinera riktningsförändringar och genetisk programmering.
Generating Directional Change Based Trading Strategies with Genetic Programming
{'venue': 'EvoApplications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}