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A Deep Neural-Network Based Stock Trading System Based on Evolutionary Optimized Technical Analysis Parameters

机译:基于进化优化技术分析参数的基于神经网络的深层股票交易系统

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摘要

In this study, we propose a stock trading system based on optimized technical analysis parameters for creating buy-sell points using genetic algorithms. The model is developed utilizing Apache Spark big data platform. The optimized parameters are then passed to a deep MLP neural network for buy-sell-hold predictions. Dow 30 stocks are chosen for model validation. Each Dow stock is trained separately using daily close prices between 1996-2016 and tested between 2007-2016. The results indicate that optimizing the technical indicator parameters not only enhances the stock trading performance but also provides a model that might be used as an alternative to Buy and Hold and other standard technical analysis models.
机译:在这项研究中,我们提出了一种基于优化技术分析参数的股票交易系统,以使用遗传算法创建买卖点。该模型是使用Apache Spark大数据平台开发的。然后,将优化后的参数传递到深度MLP神经网络,以进行购买-持有预测。选择道琼斯30种股票进行模型验证。每种陶氏股票都使用1996-2016年之间的每日收盘价进行单独训练,并在2007-2016年之间进行测试。结果表明,优化技术指标参数不仅可以提高股票交易性能,而且可以提供一个模型,以替代“买入并持有”和其他标准技术分析模型。

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