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A Machine Learning based Pairs Trading Investment... - Moraes Sarmento, Sim?o
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    Artikelmerkmale

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    Book Title
    A Machine Learning based Pairs Trading Investment Strategy (Sprin
    Genre
    Artificial intelligence
    ISBN
    9783030472504

    Über dieses Produkt

    Product Information

    This book investigates the application of promising machine learning techniques to address two problems: (i) how to find profitable pairs while constraining the search space and (ii) how to avoid long decline periods due to prolonged divergent pairs. It also proposes the integration of an unsupervised learning algorithm, OPTICS, to handle problem (i), and demonstrates that the suggested technique can outperform the common pairs search methods, achieving an average portfolio Sharpe ratio of 3.79, in comparison to 3.58 and 2.59 obtained using standard approaches. For problem (ii), the authors introduce a forecasting-based trading model capable of reducing the periods of portfolio decline by 75%. However, this comes at the expense of decreasing overall profitability. The authors also test the proposed strategy using an ARMA model, an LSTM and an LSTM encoder-decoder.

    Product Identifiers

    Publisher
    Springer Nature Switzerland A&G
    ISBN-13
    9783030472504
    eBay Product ID (ePID)
    19046687670

    Product Key Features

    Number of Pages
    104 Pages
    Publication Name
    A Machine Learning Based Pairs Trading Investment Strategy
    Language
    English
    Subject
    Economics, Computer Science
    Publication Year
    2020
    Type
    Textbook
    Author
    Nuno Horta, Simao Moraes Sarmento
    Series
    Springerbriefs in Computational Intelligence
    Format
    Paperback

    Dimensions

    Item Height
    235 mm
    Item Weight
    191 g
    Item Width
    155 mm

    Additional Product Features

    Country/Region of Manufacture
    Switzerland
    Title_Author
    Simao Moraes Sarmento, Nuno Horta

    Artikelbeschreibung des Verkäufers

    Rechtliche Informationen des Verkäufers

    USt-IdNr.: GB 901578627
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