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基于遗传规划的多源信号交易策略组合优化
Genetic programming based trading strategy optimization with multi-sourced signals
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作者单位
文丹艳 南京理工大学经济管理学院,湖南大学工商管理学院,国防科技大学系统工程学院 
马超群  
曹建平  
中文摘要
      将财经新闻事件转化为交易信号融入到策略组合中, 提出基于遗传规划的多源信号股票交易策略组合优化模型. 模型综合财经事件信息以及移动平均、动量等传统技术交易策略, 利用遗传规划对多源信号交易策略组合进行整体优化. 采用中国股市数据实验发现, 典型财经新闻事件可以有效转化为交易信号并与技术交易策略融合; 融合新闻事件信号与传统技术策略可以有效提升股票自动交易的收益率; 基于遗传规划的组合优化模型可以生成有效的交易策略, 其中新闻与指数移动平均组合的策略可以产生较高的收益率并具有较强的稳健性.
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