Evolutionary correlation, regime switching, spectral dynamics and optimal trading strategies for cryptocurrencies and equities
本文使用新的和最近建立的方法来研究加密货币市场的演化动态，并将研究结果与股票市场进行比较。我们首先应用随机矩阵理论和主成分分析（PCA）的相关矩阵的两个集合，突出显示本征谱的明显差异。然后，我们探讨这两种资产类别的异质性，研究基础行业行为的时变动态，并确定每个集合中的集体相似性。然后，我们转向结构断裂动力学和进化功率谱的研究，在那里我们量化的集体亲和力的结构断裂和进化行为的基础部门时间序列。最后，我们实现了两种模拟“投资组合选择”动态的算法，以比较加密货币投资组合中股票选择和部门分配的有效性。在那里，我们强调了这两项努力的重要性，并评论了对加密货币投资组合管理的重要影响。
2022-03-14 q-fin.ST
Unraveling the Dynamics of SPY Trading Volumes: A Comprehensive Analysis of Daily and Intraday Liquidity Trends
本研究针对SPY的日内与日度交易量预测问题，对比了含外生变量的ARIMA类模型与频域方法，发现带技术指标外生变量的ARIMA模型预测最优，可提升交易策略中的交易量预测精度。
2024-06-25 stat.AP
Classification-Based Analysis of Price Pattern Differences Between Cryptocurrencies and Stocks
本研究通过对同期加密货币与股票价格时间序列进行机器学习分类，发现两者价格模式差异显著，提取的统计特征可有效解释该差异，揭示了加密货币投资者与股票投资者的交易行为不同。
2025-04-17 q-fin.ST
Enhancing Price Prediction in Cryptocurrency Using Transformer Neural Network and Technical Indicators
K.N. Toosi University of Technology（K.N. 图西理工大学）
本研究提出融合技术指标、带FAVOR+的Performer网络与BiLSTM的加密货币价格预测方法，在多主流币种的小时/日级数据上表现优于现有模型，提升了预测性能与计算效率。
2024-03-06 cs.AI cs.LG q-fin.CP
Deep convolutional autoencoder for cryptocurrency market analysis
Curtin University（科廷大学）
这项研究试图使用一种特殊类型的深度神经网络，即卷积自动编码器来分析加密货币市场的模式。该方法提取了市场行为的主要特征，并将40种研究的加密货币分为几类，从2013年5月15日开始为期12个月。随着时间的推移，从一个类到另一个类的过渡与加密货币的成熟有关。在投机性加密货币市场中，这些发现对投资和交易策略具有潜在影响。
2019-10-27 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Using Internal Bar Strength as a Key Indicator for Trading Country ETFs
本研究验证了内部柱强度（IBS）作为交易国家ETF的关键技术指标的有效性，基于10年历史数据与均值回归策略，发现其能有效预测短期价格走势。
2023-06-14 cs.CE q-fin.ST
Competition of noise and collectivity in global cryptocurrency trading: route to a self-contained market
研究了2015年10月1日至2019年3月31日期间100种市值最高的加密货币篮子内每日汇率波动的交叉相关性。相应的动力学主要涉及一个领先的特征值的相关矩阵，而其他大部分符合Wishart随机矩阵。然而，主特征值的大小以及集体性的程度在很大程度上取决于使用哪种加密货币作为基础。当基础是最外围的加密货币时，它是最大的;当考虑到更重要的加密货币时，它的大小系统地下降，但相对于随机批量保留了相当大的差距，这反过来表明相关性的组织变得更加异质。这一发现为识别哪些货币或加密货币在全球加密市场中发挥主导作用提供了标准。目前的研究表明，在所考虑的时期内，比特币（BTC）占主导地位，标志着汇率动态至少与美元一样有影响力。BTC在2017年左右开始占据主导地位，而其他加密货币，如以太坊（ETH）甚至瑞波币（XRP），也呈现出类似的趋势。与此同时，美元作为加密货币市场的原始价值决定因素，变得越来越脱节，其相关特征最终接近虚拟货币的特征。这些结果是全球加密货币市场初期独立性的有力指标，描绘了一个类似于外汇的独立交易。
2020-02-11 cs.CE econ.EM q-fin.ST
Improved Method of Stock Trading under Reinforcement Learning Based on DRQN and Sentiment Indicators ARBR
随着人工智能在金融领域的应用，量化交易被认为有利可图。基于此，本文提出了一种改进的深度递归DRQN-ARBR模型，因为现有的量化交易模型忽略了投资者非理性行为对市场的影响，使得在我国股票市场非有效的环境下应用效果不佳。该模型通过将原模型中的全连接层改为LSTM层，并使用情感指标ARBR构建交易策略，解决了传统DQN模型经验数据存储内存有限、可观测马尔可夫特性对性能影响等问题。同时，本文还改进了原模型中库存状态较少的缺点，选择了更多的技术指标作为模型的输入值。实验结果表明，本文提出的DRQN-ARBR算法能够显著提高股票交易中强化学习的性能。
2021-11-19 q-fin.ST
Deep Reinforcement Learning for Cryptocurrency Trading: Practical Approach to Address Backtest Overfitting
Columbia University（哥伦比亚大学）
在高度波动的加密货币市场中，设计有利可图且可靠的交易策略是一项挑战。现有的工作应用了深度强化学习方法，并乐观地报告了回测中的利润增加，这可能会由于过拟合而导致误报问题。在本文中，我们提出了一种实用的方法，使用深度强化学习来解决加密货币交易的回测过拟合问题。首先，我们将回测过拟合的检测公式化为假设检验。然后，我们训练DRL代理，估计过拟合的概率，并拒绝过拟合的代理，增加了良好的交易表现的机会。最后，在2022年5月1日至2022年6月27日的测试期内，对10种加密货币进行了测试（在此期间，加密市场崩溃了两次），我们表明，过拟合程度较低的深度强化学习代理的回报率高于过拟合程度较高的代理、等权重策略和S&P DBM指数。（市场基准），为可能部署到真实市场提供信心。
2023-01-31 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Sentiment-Aware Mean-Variance Portfolio Optimization for Cryptocurrencies
University of Hyogo（兵库大学）
本文提出一种结合技术指标和情绪分析的加密货币投资策略，通过均值-方差优化提升风险调整收益，但需进一步改进稳定性。
2026-03-04 cs.CE q-fin.ST
Blockchain Metrics and Indicators in Cryptocurrency Trading
本文利用比特币区块链公开数据构建受Hash Ribbon启发的交易指标，并通过算法交易模拟、统计模型与机器学习验证其在价格方向预测和买入信号识别中的统计优势。
2024-02-11 cs.CR q-fin.ST
AI-Assisted Investigation of On-Chain Parameters: Risky Cryptocurrencies and Price Factors
Koç University（科奇大学）；Dokuz Eylül University（多库兹·埃于尔大学）；Niuversity
本文利用历史链上数据、相关性分析、聚类与多种分类模型，识别加密货币价格影响因素并预测风险币种，K-Nearest Neighbor 取得76%的最佳 f1-score。
2023-08-11 cs.AI cs.CR cs.LG
Optimization of Trading Physics Models of Markets
我们描述了一个端到端的实时S&P期货交易系统。内壳随机非线性动力学模型的开发，和规范动量指标（CMI）是来自一个拟合拉格朗日用于外壳交易模型依赖于这些指标。使用自适应模拟退火（ASA）的递归和自适应优化用于拟合这些动态和交易模型外壳之间共享的参数。
2000-07-22 cond-mat.stat-mech cs.CE physics.comp-ph
Using Macroeconomic Forecasts to Improve Mean Reverting Trading Strategies
有一大类交易策略关注收益率曲线提供的机会。特别地，一组收益率曲线交易策略是基于收益率曲线均值回复的观点。基于这些策略的积极表现，对主要货币对实施了多对交易策略。为了提高算法的性能，通过优化交易信号的权重，将一系列相关宏观经济变量的机器学习预测考虑在内。这导致在评估期间APR有明显改善，表明在交易策略中应考虑宏观经济指标，而不仅仅是技术指标。
2017-05-22 q-fin.PM q-fin.ST q-fin.TR
Cryptocurrency Price Prediction and Trading Strategies Using Support Vector Machines
在金融历史上，很少有资产像加密货币一样臭名昭著。虽然这一资产类别的长期前景仍不明朗，但我们成功地对几种主要加密资产进行了短期价格预测。使用2015年7月至2019年11月的历史数据，我们开发了大量的技术指标来捕捉加密货币市场的模式。然后，我们测试了各种分类方法，以预测基于这些指标的短期未来价格走势。在PPV和NPV指标上，我们的分类器在识别未来1小时的市场波动方面表现良好。除了评估分类准确性，我们还开发了一种将1小时前的类预测转化为交易决策的策略，以及一个在现实环境中模拟交易的回测器。我们发现，支持向量机产生了最有利可图的交易策略，自2018年1月以来，在过去22个月中，比特币，以太坊和莱特币的平均表现优于市场。
2019-11-28 q-fin.ST q-fin.TR stat.ML
Feature-Rich Long-term Bitcoin Trading Assistant
K. J. Somaiya College of Engineering（K·J·索马伊亚工程学院）
长期以来，预测、研究和分析金融指数一直是金融界的主要兴趣。最近，深度学习社区对利用强化学习的兴趣越来越大，强化学习在许多领域已经超过了以前的许多基准。我们的方法为强化学习代理提供了一个功能丰富的环境。目的是为用户提供长期利润，因此，我们考虑了最可靠的技术指标。我们还开发了一个自定义指标，可以为用户提供更好的比特币市场洞察力。比特币市场遵循交易者的情绪和情绪，因此我们交易环境的另一个要素是Twitter上市场的整体每日情绪得分。该药剂的测试期为685天，其中也包括Covid-19的波动期。它能够提供可靠的建议，平均利润约为69%。最后，代理还能够通过网站向用户建议最佳操作。网站上的用户还可以访问指标的可视化，以帮助加强他们的决策。
2022-09-14 cs.LG q-fin.ST
Stationarity analysis of the stock market data and its application to mechanical trading
基于KM $_2$ O-Langevin理论，提出了一种股票价格波动平稳性分析方案。利用该方案，我们将股票价格波动的时间序列数据分为三个时期：平稳，非平稳，和中间。然后，我们提出了一个低风险的股票交易策略的例子来证明我们的计划的有用性，通过使用实际的股票指数数据。我们的策略使用一个基于趋势的指标，移动平均线，为平稳期和一个基于波动的指标，心理线，为非平稳期做出交易决定。最后，通过对日经指数的回测，我们确认我们的策略是一个安全的交易策略，最大回撤较小。本研究首次将KM $_2$ O-Langevin理论的平稳性分析应用于实际的机械交易，为股票价格预测开辟了新的途径。
2022-02-11 q-fin.ST
Dynamic Bayesian Networks for Predicting Cryptocurrency Price Directions: Uncovering Causal Relationships
School of Information Technology, Deakin University（德克萨斯大学信息技术学院）；Deakin Business School, Deakin University（德克萨斯大学商学院）
针对加密货币价格波动大、受外部因素影响难预测的问题，提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的方法揭示多特征因果关系，对六种热门加密货币研究后发现DBN显著优于五种基准模型。
2024-10-28 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Profitability of simple stationary technical trading rules with high-frequency data of Chinese Index Futures
长期以来，技术性交易规则被金融市场从业者广泛使用。盈利能力仍然存在争议，很少有人考虑交易规则中使用的技术指标的平稳性。本文利用2012年1月4日至2016年12月31日沪深300股指期货的3个高频数据（15s、30s和60s），将MA、KDJ和Bollinger带转换为平稳过程，考察了这些交易规则的盈利能力。采用多个性能和风险指标直接评估交易规则的实用价值，采用ADF检验检验交易规则的平稳性，采用SPA检验检验交易规则的性能是否是由于内在优势或纯粹运气的原因。结果表明，当不考虑交易成本时，各指标存在几种显著的参数组合。一旦将交易成本计算在内，交易利润将被完全消除。我们还提出了一种方法来降低技术交易规则的风险。
2017-10-20 q-fin.ST
Anticipating cryptocurrency prices using machine learning
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；City, University of London（伦敦大学城市学院）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；University College London（伦敦大学学院）
机器学习和人工智能辅助交易在过去几年中引起了越来越多的兴趣。在这里，我们使用这种方法来测试加密货币市场的低效率可以被利用来产生异常利润的假设。我们分析了2015年11月至2018年4月期间$1,681$加密货币的每日数据。我们发现，在最先进的机器学习算法的帮助下，简单的交易策略优于标准基准。我们的研究结果表明，不平凡但最终简单的算法机制可以帮助预测加密货币市场的短期演变。
2018-11-09 cs.LG physics.soc-ph q-fin.GN
Constraint-Based Inference of Heuristics for Foreign Exchange Trade Model Optimization
Michigan State University（密歇根州立大学）
外汇（Forex）是一个大型分散市场，交易分析和算法交易在其中很受欢迎。研究工作一直侧重于证明某些技术指标的有效性。然而，我们证明，指标函数的值是不可复制的，往往会减少贸易机会的数量，相比价格行动交易。在这项工作中，我们开发了两个与交易信号率高的外汇交易启发式模板。为了确定给定启发式原型的最佳参数，我们对三种低利润工具和6种不同OHLC粒度的10年外汇价格数据进行了机器学习模拟。因此，我们为每个工具粒度对开发了一个特定的和可重复的最佳交易参数列表，优化配置的平均每日利润为118点。
2021-05-11 cs.AI cs.CE cs.LG
Generating Trading Signals by ML algorithms or time series ones?
本研究探讨即时学习演算法产生交易讯号之效率，以高频股价为技术指标，并以随机森林组合产生交易讯号。类似地，卡尔曼滤波器用于信号交易头寸。通过比较时间序列方法和机器学习方法，发现在股票价格在线学习预测的情况下，卡尔曼滤波对随机森林的预测结果是虚假的
2020-07-14 cs.CE q-fin.ST
Unlocking Profit Potential: Maximizing Returns with Bayesian Optimization of Supertrend Indicator Parameters
本文利用贝叶斯优化自动调整Supertrend指标的ATR乘数和周期参数，以最大化交易利润，并通过多数据集回测验证其优于人工参数选择。
2024-05-23 q-fin.ST q-fin.TR
Moving Mini-Max - a new indicator for technical analysis
我们提出了一个新的技术分析指标。该指标强调价格序列中的最大值和最小值，具有内在的平滑性，并有可能在机械交易规则和图表模式分析中有用。
2011-02-23 physics.soc-ph q-fin.ST
Clustering and attention model based for intelligent trading
The University of Sydney（悉尼大学）
外汇市场在全球金融市场中占有重要地位。外汇交易在给投资者带来高收益机会的同时，也带来了一定的风险。自20世纪外汇市场建立以来，外汇汇率预测就成为各国学者研究的热点问题。由于影响外汇市场因素的复杂性和数量，技术分析无法应对行政干预或突发事件。我们的团队选择了2005年至2021年的几对外币历史数据和衍生技术指标作为数据集，并建立了不同的机器学习模型，用于超卖场景下的事件驱动价格预测。
2021-08-06 cs.LG q-fin.ST
Carbon-dioxide emissions trading and hierarchical structure in worldwide finance and commodities markets
在一个高度相互依存的经济世界中，金融实体之间的关系的性质正在成为一个越来越重要的研究领域。最近，许多研究表明，最小生成树（MST）在提取金融实体之间的相互作用的有用性。在这里，我们提出了一种改进的MST网络，其度量距离是根据互相关系数的绝对值定义的，使网络相关实体之间的连接能够正确地表现出来。我们调查了69个每日时间序列，包括三类金融资产：28个股票市场指标，21个货币期货和20个商品期货。我们发现，虽然由此产生的MST网络随着时间的推移而演变，类似类型的金融资产往往有连接，这是稳定的，随着时间的推移。此外，我们发现股票市场指标的波动时间序列与欧盟二氧化碳排放配额（EUA）和原油期货（WTI）的波动时间序列之间存在特征时滞。这一时滞由波动时间序列EUA（或WTI）与股票市场指标的互相关函数的峰值给出，并且与0明显不同（>20天），表明股票市场指标今天的波动可以预测欧盟排放配额和原油在不久的将来的波动。
2013-08-16 q-fin.ST
Pattern recognition in micro-trading behaviors before stock price jumps: A framework based on multivariate time series analysis
研究股价跳跃前的微观交易行为是金融监管和投资决策的重要问题。本研究提供一个新的框架来研究基于多元时间序列分析的跳跃前交易行为。与现有文献不同的是，我们的方法考虑了嵌入在交易相关属性的时间信息，可以更好地评估和比较不同属性的异常水平。此外，它可以探索属性的联合信息量，以及选择一个子集的高信息量，但冗余最小的属性来分析的同质和特质模式在跳前交易的个股。此外，我们的分析涉及一组技术指标来描述微观交易行为。为了说明该方法的可行性，基于中国证券指数300的189只成分股的二级数据进行了应用案例。评估和比较了预测价格跳跃的属性的单独和联合信息水平。为此，我们的实验提供了一组跳跃指标，可以代表中国股票市场的跳前交易行为，并检测了一些股票的极端异常跳前交易。
2021-02-26 q-fin.ST q-fin.TR
Enhancing literature review with LLM and NLP methods. Algorithmic trading case
University of Warsaw（华沙大学）
本研究利用NLP和LLM方法，通过筛选1.36亿篇论文中的14,342篇相关文献，比较传统与先进主题建模技术，揭示算法交易研究趋势，并证明LLMs在文献综述中处理复杂问题的有效性。
2024-10-23 cs.AI cs.LG q-fin.ST
GA-MSSR: Genetic Algorithm Maximizing Sharpe and Sterling Ratio Method for RoboTrading
外汇是全球最大的金融市场，也是波动最大的市场之一。技术分析在外汇市场中起着重要作用，交易算法是利用机器学习技术设计的。大多数文献使用历史价格信息和技术指标进行培训。然而，市场的噪声性质影响了算法的一致性和盈利能力。为了解决这个问题，我们设计了交易规则功能，这些功能来自技术指标和交易规则。优化技术指标的参数以最大限度地提高交易性能。我们还提出了一个新的成本函数，计算风险调整收益率，夏普和英镑比率（SSR），在努力减少的方差和提取的幅度。利用遗传算法最大化夏普与斯特林比率模型（GA-MSSR）设计了一种自动机器人交易策略（RoboTrading）。该实验是在2018年至2019年6个主要货币对的日内数据上进行的。结果一致显示出显着的正回报和交易系统的性能是优越的使用优化的基于规则的功能。使用5分钟AUDUSD货币对获得的最高回报率为每年320%。此外，与基准模型相比，该模型在最大回撤和收益方差等风险因素方面表现最佳。该代码可以在https://github.com/zzzac/rule-based-forextrading-system上访问
2020-08-16 cs.CE cs.CV q-fin.ST
Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
这项研究旨在确定与比特币相关的新闻出版物和在线话语如何在比特币交易所的价格和交易量变动中表达。由于本质上是数字化的，所有与比特币相关的基础数据（来自交易所，以及直接来自区块链的交易数据）都可以在线获得，这对于传统企业或在交易所交易的货币来说是不正确的。这使得比特币成为此类研究的一个有趣主题，因为它能够将情绪映射到可能无法访问的基本事件。此外，比特币的讨论主要发生在在线论坛和聊天渠道上。在股票交易中，情绪数据在交易决策中的价值已经被多次证明[1] [2] [3]，这项研究旨在确定这些数据是否对比特币交易模型有价值。为了实现这一目标，2015年的数据收集自Bitcointalk.org（最大的比特币论坛），彭博社和华尔街日报等新闻来源，完整的/r/btc和/r/Bitcoin subreddits，以及bitcoin-otc和bitcoin-dev IRC频道。通过分析这些关于情绪和成交量的数据，我们发现论坛、新闻和Reddit情绪与情绪表达后1至5天的价格和成交量走势之间存在弱至中等的相关性。Granger因果检验证实了情绪对每日百分比价格和成交量变动的预测因果关系，同时强调了市场变动对在线社区情绪表达的预测因果关系
2018-11-06 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Cryptocurrency Bubble Detection: A New Stock Market Dataset, Financial Task & Hyperbolic Models
University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）
信息在社交媒体上的快速传播影响着量化交易和投资。高度波动性资产（如加密货币和迷因股票）的投机交易日益流行，给金融领域带来了新的挑战。调查这种“泡沫”-市场突然异常行为的时期对于更好地理解投资者行为和市场动态至关重要。然而，高波动性加上大量混乱的社交媒体文本，特别是对于加密货币等尚未开发的资产，对现有方法构成了挑战。作为迈向加密货币NLP的第一步，我们提出并公开发布了CryptoBubbles，这是一种用于气泡检测的新型多跨度识别任务，以及一个来自9个交易所的400多个加密货币的数据集，超过五年，超过200万条推文。此外，我们基于加密货币的幂律动力学和社交媒体上的用户行为，开发了一组适合这种多跨度识别任务的序列到序列双曲模型。我们进一步测试了我们的模型在zero-shot设置下的有效性，在Reddit上测试了29个“meme stocks”，由于社交媒体的炒作，交易量增加。通过对Reddit和Twitter上的加密货币和米姆股票进行定量、定性和zero-shot分析，我们展示了CryptoBubbles和双曲线模型的实用性。
2022-05-11 cs.AI cs.CL cs.LG
Understanding Cryptocoins Trends Correlations
University of Neuchâtel（纳沙泰尔大学）
加密货币（也称为加密货币）是可交易的数字资产。值得注意的例子包括比特币，以太币和莱特币。加密货币的所有权登记在分布式账本上（即，区块链）。安全加密技术保证了登记到分类账中的交易（所有者之间的硬币转移）的安全性。加密货币以特定的交易价格交换。虽然历史已经表明，所有不同加密资产的交易价格都存在极端波动性，但目前尚不清楚不同加密货币的交易价格之间是否存在密切关系。主要的硬币交易所（即，Coinbase）为硬币所有者提供趋势相关指标，建议可能的收购或出售。然而，这些相关性在很大程度上仍未得到证实。在本文中，我们通过调查两年来的硬币价格相关性趋势，揭示了各种加密货币的趋势相关性。我们的实验结果表明，主要货币（以太坊，比特币）和山寨币之间存在很强的相关性。我们相信我们的研究可以支持加密货币背景下的时间序列建模预测技术。我们发布了我们的数据集和代码，以向研究社区重现我们的分析。
2022-11-30 cs.AI cs.CR cs.LG
Financial Markets Prediction with Deep Learning
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）；GRC Capital LLC（GRC资本有限责任公司）
金融市场由于其复杂的系统动力学而难以预测。虽然最近有一些研究使用机器学习技术进行金融市场预测，但它们在财务回报方面的表现并不令人满意。提出了一种新的一维卷积神经网络（CNN）模型来预测金融市场的走势。定制的一维卷积层通过时间扫描金融交易数据，而不同类型的数据，如价格和成交量，彼此共享参数（内核）。我们的模型自动提取特征，而不是使用传统的技术指标，从而可以避免因技术指标的选择和技术指标中预定义的系数而产生的偏差。我们通过对2010年1月至2017年10月六种期货的历史交易数据进行严格的回测来评估我们的预测模型的性能。实验结果表明，与传统的技术指标相比，我们的CNN模型可以有效地提取更广泛和更有信息量的特征，并且与以前的机器学习方法相比，可以实现更强大和更有利可图的财务绩效。
2021-04-05 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
Bitcoin market route to maturity? Evidence from return fluctuations, temporal correlations and multiscaling effects
基于自2012年以来记录的1分钟价格变化，从收益率分布、波动自相关、赫斯特指数和多尺度效应等方面，对快速崛起的比特币（BTC）市场的波动特性进行了评估。研究结果相比，成熟的世界市场的程式化的事实。虽然早期交易受到系统特定违规行为的影响，但发现在2018年4月之前的几个月里，所有这些统计指标都接近标志成熟度的特征。这可以被视为一个迹象，表明比特币市场，可能还有其他加密货币，具有即将成为一个常规市场的具体潜力，替代外汇（外汇）。由于自交易开始以来就可以获得高频价格数据，比特币为了解市场成熟轨迹的统计特征提供了一个独特的窗口。
2018-07-19 cs.CE econ.EM q-fin.ST
Feature Learning for Stock Price Prediction Shows a Significant Role of Analyst Rating
The University of Sydney（悉尼大学）
为了否定有效市场假说，确定了一组5个技术指标和23个基本指标，以确定股票市场产生超额收益率的可能性。利用这些数据点和各种分类机器学习模型，分析了过去20年美国标准普尔500指数505只股票的交易数据，以开发一个有效的分类器。从任何一天开始，我们都能够预测未来10天内1%的价格变化方向。预测的总体准确率为83.62%，买入信号的准确率为85%，卖出信号的召回率为100%。此外，我们按行业对股票进行分组，并重复实验，以观察将类似资产分组在一起是否会对结果产生积极影响，但得出的结论是，它没有显示出显着的业绩改善，拒绝了基于行业分析的想法。此外，使用特征排名，我们可以识别出一组更小的6个指标，同时保持与原始28个特征相似的准确性，并且还揭示了买入，持有和卖出分析师评级的重要性，因为它们是模型中的主要贡献者。最后，为了评估分类器在现实生活中的有效性，使用适度的交易策略对FAANG股票进行了回测，在测试数据集的期限内，它产生了超过60%的高回报。总之，我们提出的方法与有目的地挑选的特征相结合，显示出比以前的研究有所改进，我们的模型预测了第10天1%的价格变化方向，具有很高的信心，并且有足够的缓冲，甚至可以构建一个机器人交易系统。
2021-03-13 cs.LG q-fin.ST
Working Paper: Improved Stock Price Forecasting Algorithm based on Feature-weighed Support Vector Regression by using Grey Correlation Degree
随着人工智能、大数据决策等广泛的工程应用，原本大量繁琐的金融数据处理、加工和分析变得越来越便捷有效。本文旨在提高股票价格预测的准确性。利用灰色关联分析（GCA）对支持向量机回归算法进行了改进，提高了股票预测的准确性。本文首先将影响股价运动的因素分为行为因素和技术因素。行为因素主要包括天气指标和情绪指标。技术因素主要包括日收盘数据和沪深300指数，然后通过灰色关联分析方法来衡量相关性。交易日内股票价格与其影响因子之间的关系，并将这种关系转化为各影响因子的特征权重。利用特征权重对各交易日影响因子的权重进行加权，最后采用支持向量回归机（SVR）进行回归。根据技术指标（MSE、MAE、SCC、DS）的预测结果和未修改的交易数据对修改后的股票交易数据进行预测比较，发现预测结果有明显改善。
2019-02-24 q-fin.CP q-fin.ST
Sutte Indicator: an approach to predict the direction of stock market movements
本研究的目的是将Sutte指标的技术分析应用于股票交易中，这将有助于投资决策过程，即购买或出售股票。本研究采用2006年11月29日至2016年9月20日期间印度尼西亚证券交易所（IDX或BEI）“A”的数据。要查看Sutte指标的表现，可以使用其他技术分析作为比较，简单移动平均线（SMA）和移动平均线收敛/发散（MACD）。为了比较可靠性预测水平，使用平均绝对偏差（MAD）、均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）比较了库存数据。本研究的结果是，Sutte指标可以作为预测股票走势的参考，如果通过MAD，MSE和MAPE与其他指标方法（SMA和MACD）进行比较，Sutte指标具有更好的可靠性。
2019-01-13 q-fin.ST
A Volume-Price-Adjusted MACD Trading Strategy with Sensitivity Calibration for U.S. Equity Indices
Yale University（耶鲁大学）
本文提出一种结合成交量、波动率和日内价格结构的改进MACD策略，通过灵敏度参数优化交易时机，提升市场响应能力，实验证明其在盈利性、风险调整收益和下行风险控制方面优于传统MACD策略。
2026-04-28 q-fin.ST q-fin.TR
Wavelet Denoised-ResNet CNN and LightGBM Method to Predict Forex Rate of Change
外汇（Forex）是世界上最大的金融市场。外汇市场的每日交易量远远高于股票和期货市场。因此，建立外汇预测模型对投资者具有重要意义。在本文中，我们提出了一个Wavelet Denoised-ResNet with LightGBM模型来预测五个时间间隔后外汇价格的变化率，以便有足够的时间执行交易。所有的价格都是通过小波变换去噪，并通过计算技术指标形成一个矩阵的30个时间间隔。图像特征是通过将最大值送入ResNet来获得的。最后，将技术指标和图像特征输入LightGBM。我们对5分钟USDJPY的实验表明，该模型优于基线模型，MAE：0.240977x10EXP-3 MSE：0.156x10EXP-6和RMSE：0.395185x10EXP-3。未来25分钟后的准确价格预测为对冲基金算法交易提供了机会窗口。代码可从https://mkhushi.github.io/获得
2021-01-29 q-fin.ST
A Peek into the Unobservable: Hidden States and Bayesian Inference for the Bitcoin and Ether Price Series
传统的金融模型无法解释加密货币的经济和货币属性，因为后者具有双重性质：一方面作为金融资产使用，另一方面与底层区块链结构紧密相连。为了通过统一的方法来检查这两个组件，我们应用了一个最近开发的非齐次隐马尔可夫（NHHM）模型，该模型具有一组扩展的金融和区块链特定协变量，用于比特币（BTC）和以太币（ETH）价格数据。基于可观察的系列，NHHM模型为加密货币市场的底层微观结构提供了一个新的视角，并提供了对投资者、交易员和矿工行为等不可观察参数的洞察。该算法识别了比特币生态系统中固有不同活动的两个交替时期（隐藏状态）-基本面与不知情或噪声交易者-并揭示了短期/长期动态和两种状态的金融特征的差异，例如显著的解释变量，极端事件和变化的序列自相关。在一个有点意想不到的结果中，比特币和以太坊市场被发现受到明显不同的指标的影响，尽管它们之间存在明显的相关性。目前的方法支持早期的发现，即加密货币与任何传统的金融资产不同，并通过更全面的视角迈出了理解加密货币市场的第一步。
2021-07-18 econ.EM q-fin.ST
