Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading

Дата: 
19/12/15
Аномалии: 
Авторы: 
Abhijit Sharang Chetan Rao
Аннотация: 
We use machine learning for designing a medium frequency trading strategy for a portfolio of 5 year and 10 year US Treasury note futures. We formulate this as a classification problem where we predict the weekly direction of movement of the portfolio using features extracted from a deep belief network trained on technical indicators of the portfolio constituents. The experimentation shows that the resulting pipeline is effective in making a profitable trade.
Описание: 

Пример использования машинного обучения для торговли. Анализировалось поведение контрактов ZF (5 лет облиг) и ZF (10 лет облиги). Обрабатывалась трендовая составляющая - разница цены и скользящих средних (недельных и двухнедельных). В работе использовалась deep belief network, состоящая из машин Больцмана. Результат прогнозирования использовался для бэктеста, время удержания позиции 5 дней. Результаты: нормальной статистики доходности не дается, шарп судя по графику очень неплохой (больше ~2). Средняя годовая доходность ок. 2.8% (не забываем что это облигации).