Aplicación de la computación evolutiva para el descubrimiento de reglas en el comercio algorítmico de valores: Una revisión de la literatura La primera revisión sistemática de la literatura sobre el descubrimiento de la regla evolutiva en el comercio algorítmico de acciones. Una demostración clara de estudios en este campo basados en un marco de clasificación. Un análisis preciso de las lagunas y limitaciones de los estudios existentes basados en el detalle del esquema de evaluación. Los factores más importantes que influyen en la rentabilidad de los modelos se presentan en detalle. Se proponen sugerencias específicas para futuras mejoras basadas en la revisión. A pesar de la amplia aplicación de las técnicas de cálculo evolutivo (EC) para descartar el descubrimiento en el comercio algorítmico de valores (AT), no se dispone de una revisión bibliográfica exhaustiva sobre este tema. Por lo tanto, este documento tiene como objetivo proporcionar la primera revisión sistemática de la literatura sobre el estado de la técnica de aplicación de técnicas de CE para el descubrimiento de reglas en la población AT. De los 650 artículos publicados antes de 2013 (inclusive), se confirmaron 51 artículos relevantes de 24 revistas. Estos documentos fueron revisados y agrupados en tres categorías de métodos analíticos (análisis fundamental, análisis técnico y análisis de mezcla) y tres categorías de técnica de la CE (algoritmo evolutivo, inteligencia de enjambre y técnicas EC híbridas). Se observa un sesgo significativo hacia las aplicaciones de las técnicas basadas en algoritmos genéticos (GA) y de programación genética (GP) en el descubrimiento de reglas técnicas de comercio. Otras técnicas de la CE y análisis fundamental carecen de suficiente estudio. Además, resumimos la información sobre el esquema de evaluación de trabajos seleccionados y particularmente analizamos las investigaciones que comparan sus modelos con la estrategia de compra y retención (B H). Se observa un fenómeno interesante donde la mayoría de las técnicas existentes se desempeñan efectivamente en la tendencia bajista y mal en la tendencia alcista, y considerando la distribución de la investigación en el marco de clasificación, sugerimos que este fenómeno puede atribuirse a la inclinación de las selecciones de factores y al problema en Las selecciones de costos de transacción. También observamos la influencia significativa del cambio en los costos de transacción en los márgenes del exceso de retorno. Otros factores influenciados también se presentan en detalle. La ausencia de vías para la predicción de las tendencias del mercado y la selección del costo de transacción son dos limitaciones importantes de los estudios revisados. Además, la combinación de las técnicas de descubrimiento de normas comerciales y la selección de carteras es un importante vacío de investigación. Nuestra revisión revela el enfoque de la investigación y las lagunas en la aplicación de técnicas de la CE para el descubrimiento de reglas en la población AT y sugiere una hoja de ruta para la investigación futura. Resumen gráfico Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestro Acuerdo de usuario y Política de privacidad. Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestra Política de privacidad y el Contrato de usuario para obtener más detalles. 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Se le guía de manera detallada a través de la creación de hojas de trabajo, archivos, rangos, fórmulas de indicadores, botones de control, enlaces DDE / Active-X y módulos de código. El modelo incorpora características tanto de negociación de tendencia como de balanceo. La característica de swing-trading se puede activar o desactivar, dependiendo de su estilo de inversión. Después de construir el modelo, simplemente importa los datos que necesitas, ejecuta el modelo automáticamente con un clic de un botón y toma tus decisiones comerciales. El sistema funciona con su opción de archivos ASCII GRATIS. TXT disponibles en Internet (de Yahoo Finance u otro proveedor), o su servicio de datos de suscripción (con nuestro sin vínculo DDE). El modelo puede usarse solo o en conjunto con su análisis fundamental y de mercado existente para mejorar el tiempo de inversión y evitar situaciones no rentables. 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CSV o. TXT Obtener GRATIS Datos históricos de Yahoo Finance Ejecución del modelo sobre una base diaria Cuándo ejecutar el modelo Combinando las señales con otra información de mercado Gestión de dinero y riesgos Errores comunes de macro FAQs Backtesting el modelo
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