Maskininlärning tekniker har antagits för att välja portföljer från finansmarknader i vissa framväxande intelligenta affärsapplikationer. I den här artikeln föreslår vi en ny inlärning-till-handel algoritm som kallas CORrelation-driven ickeparametrisk inlärningsstrategi (CORN) för aktivt handel aktier. CORN utnyttjar effektivt de statistiska förbindelserna mellan börsfönster genom en icke-parametrisk inlärningsmetod. Vi utvärderar den empiriska prestandan hos vår algoritm i stor utsträckning på flera stora historiska och senaste reala aktiemarknader, och visar att det lätt kan slå både marknadsindex och det bästa aktien på marknaden avsevärt (utan eller med små transaktionskostnader), och också överträffar en mängd olika state-of-the-art tekniker avsevärt.
Nyligen föreslog REF korrelationsdriven ickeparametrisk inlärning (CORN) för att söka efter liknande vektorer via korrelation.
CORN: Correlation-driven nonparametric learning approach for portfolio selection
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science', 'Mathematics']}