智能定投代理：深度学习与进化策略的集成
人工智能
2022-03-25 v1 计算机与社会
神经与进化计算
摘要
过去几年中，机器学习驱动的交易策略引起了大量关注。然而，对于此类交易策略开发的理想方法尚缺乏共识。此外，多数文献聚焦于短期交易策略，很少或未曾关注试图构建长期财富的策略。本文提出一种利用进化算法与深度学习模型集成、通过一系列短期购买决策来开发长期投资策略的新方法。我们的方法聚焦于通过在一段时间内改进交易所交易基金（ETF）的系统性投资计划（SIP）决策来构建长期财富。我们提供了经验证据，表明相较于给定ETF上的传统每日系统性投资实践，使用我们的集成方法具有更优表现（回报率约高1%）。我们的结果基于算法做出的实时交易决策并在Robinhood交易平台执行。
引用
@article{arxiv.2203.13125,
title = {Intelligent Systematic Investment Agent: an ensemble of deep learning and evolutionary strategies},
author = {Prasang Gupta and Shaz Hoda and Anand Rao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13125},
year = {2022}
}
备注
19 pages, 10 figures