Abstrakt. Vi tillämpar Inductive Logic Programming (ILP) för att framkalla handelsregler som bildas av kombinationer av tekniska indikatorer från historiska marknadsdata. För att göra detta identifierar vi först idealiska handelsmöjligheter i historiska data, och sedan mata dessa som exempel till en ILP-inlärare, som kommer att försöka framkalla en beskrivning av dem i form av en viss uppsättning indikatorer. De viktigaste bidragen i detta dokument är två. Konceptuellt håller vi på att lära oss strategier på ett kaotiskt område där det är omöjligt att lära sig en prediktiv modell. Tekniskt sett visar vi ett sätt att hantera diskonterande positiva exempel, som skapar betydande problem för de flesta induktiva elever.
REF tillämpade induktiv logisk programmering för att framkalla handelsregler för en CDA.
Learning Trading Rules with Inductive Logic Programming
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science: Proceedings of the 11 th European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}