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Trading support system for portfolio construction using wisdom of artificial crowds and evolutionary computation

机译：使用人工人群智慧和进化计算的投资组合建设贸易支持系统

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Effective portfolio management requires vast quantities of information and accurate forecasts to make decisions that generate a profitable strategy. In this study, we propose a framework that extracts useful information from Virtual Experts, which are generated using Strongly-Typed Genetic Programming. Specifically, we created a Virtual Expert pool that provides different recommendations on selling or purchasing of a particular stock, and then applied a Wisdom of Artificial Crowds post-processing algorithm to decide which action to take. We call this framework Community of Virtual Expert Investors, and it is evaluated on different metrics of risk. Results show that this approach manages to outperform a Buy and Hold strategy in a long-term scenario, both in return and in Conditional Sharpe Ratio measures. To test the robustness of these results, a bootstrapping test was performed, in which the general findings of the results were maintained.
机译：有效的投资组合管理需要大量的信息和准确的预测，以制定产生有利可图的策略的决策。 在这项研究中，我们提出了一个框架，该框架从虚拟专家提取有用信息，这是使用强类型的遗传编程生成的。 具体来说，我们创建了一个虚拟专家池，提供了关于销售或购买特定库存的不同建议，然后应用人工人群后处理算法的智慧来决定采取的行动。 我们致电这个虚拟专家投资者的框架社区，并在不同的风险指标上进行评估。 结果表明，这种方法在返回和条件锐利比率措施中，在长期情景中占据了卖出和持有策略。 为了测试这些结果的稳健性，进行了引导测试，其中保持了结果的一般结果。

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