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Estos resultados se basan en los resultados de rendimiento simulados o hipotéticas que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados que se muestran en un registro de rendimiento real, estos resultados no representan operaciones reales. Además, debido a que estos oficios en realidad no han sido ejecutados, estos resultados pueden tener bajo-o sobre-compensado por el impacto, si lo hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. programas de simulación de operaciones o hipotéticas en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. 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El comercio automatizado con el rendimiento ponderado bosques aleatorios y la estacionalidad de Ceniza cabina de un ,. . www Enrico Gerding a. Frank McGroarty b. un Electrónica e Informática, Universidad de Southampton, SO17 1BJ, Reino Unido b Escuela de Administración Southampton, Universidad de Southampton, SO17 1BJ, Reino Unido Disponible en línea 12 de diciembre de 2013. Aspectos destacados Se describe un modelo para la temporada de comercio de acciones utilizando un novedoso conjunto de azar bosques aproximan. Exploramos la eficacia de diversas técnicas y métodos para la ponderación de expertos de regresión. Random bosques se encuentran para producir el mejor de los resultados de la muestra. Promediando los expertos predicciones ponderados por su desempeño reciente ofrece la mayor rentabilidad ajustada al riesgo. efectos de la estacionalidad abstractas y regularidades empíricas en datos financieros han sido bien documentados en la literatura económica financieros por más de siete décadas. Este documento propone un sistema experto que utiliza novedosas técnicas de aprendizaje automático para predecir el retorno de precios en estos eventos de temporada, y luego usa estas predicciones para desarrollar una estrategia comercial rentable. Si bien los métodos simples para el comercio de estos regularidades pueden ser rentables, como el comercio conduce a posibles utilizaciones de gran tamaño (reducción de pico a través de una inversión medida como un porcentaje entre el pico y el valle) en el resultado. En este trabajo, se introduce un sistema de comercio automatizado basado en el rendimiento ponderado conjuntos de bosques aleatorios que mejora la rentabilidad y la estabilidad de los acontecimientos estacionalidad de comercio. Un análisis de las diversas técnicas de regresión se realiza, así como una exploración de los méritos de las diversas técnicas para la ponderación de expertos. El rendimiento de los modelos se analiza utilizando una amplia muestra de las existencias desde el DAX. Los resultados muestran que los conjuntos de experiencia reciente ponderados de los bosques al azar producen resultados superiores en términos de rentabilidad y precisión de la predicción en comparación con otras técnicas por conjuntos. También se encuentra que el uso de efectos de la estacionalidad produce resultados superiores que no tener ellos modelan explícitamente. Palabras clave Random bosques Ensemble aprendizaje de la predicción de los precios de aprendizaje algorítmico Tabla negociación 1. Fig máquina. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Fig. 5.