title: Development and implementation of genetic algorithm for generating rules of a trading system based on historical data analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мусаев Александр Азерович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Искрич Дмитрий Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Iskrich Dmitry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Dmitrii Аlekseevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:20:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:20:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 034749
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11399
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Главная задача любого трейдера - подбор прибыльных стратегий для торговли финансовым инструментом. Одним из наиболее простых способов представления торговых правил являются бинарные деревья решений, основанные на сравнении текущих значений технических индикаторов с некими абсолютными показателями. Такой подход упрощает создание торговых систем, однако их актуальность ограничена краткосрочными интервалами торговли. В данной работе представлен подход для генерации более универсальных торговых правил в виде бинарных деревьев решений, основанных на сопоставлении текущих значений технических индикаторов с относительными уровнями. Диапазоны этих уровней пересчитываются ежедневно, что позволяет торговому правилу оставаться актуальным длительный период. Предложенная система анализирует исторические ценовые данные за длительный период и с помощью генетического алгоритма порождает биржевые стратегии, оптимизированные относительно коэффициента Шарпа.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The main task of any trader is the selection of profitable strategies for trading a financial instrument. One of the simplest ways to represent trading rules is binary decision trees based on the comparison of current values of technical indicators with some absolute values. This approach simplifies the creation of trading systems but their validity is limited to short-term intervals of trade. This paper represents an approach for generating more universal trade rules in the form of binary decision trees based on the comparison of the current values of technical indicators with relative levels. The ranges of these levels are recalculated on a daily basis which allows the trading rule to remain relevant within a long term. The proposed system analyzes the historical price data for a long period and using the genetic algorithm causes trading strategies optimized relatively to the Sharpe ratio.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дерево принятия решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: торговая система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биржевые показатели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: genetic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: trading systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market stocks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development and implementation of genetic algorithm for generating rules of a trading system based on historical data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка и реализация генетического алгоритма для генерации правил торговой системы на основе анализа исторических данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: iskrich.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11399/1/iskrich.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,26 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Iskrich.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11399/2/reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Iskrich.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 495,38 kB
resources.filename: reviewSV_Iskrich_recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11399/3/reviewSV_Iskrich_recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 931,8 kB
resources.filename: reviewSV_st008045_Grigorev_Dmitrij_Alekseevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11399/4/reviewSV_st008045_Grigorev_Dmitrij_Alekseevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,93 kB