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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/1188
標題: | 應用GAN於回測交易策略以避免過擬合 Backtesting Trading Strategies with GAN To Avoid Overfitting |
作者: | Ao Sun 孫奧 |
指導教授: | 呂育道 |
關鍵字: | 深度學習,對抗生成網絡,回測,回測過擬合,量化交易, Deep learning,Generative Adversarial Network,Backtest,Backtest Overfitting,Algorithm trading, |
出版年 : | 2018 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 有很多研究表明,在選擇交易策略的這一過程中存在過擬合的問題。而問題的原因是在樣本內表現最好的策略不見得在樣本外。但是大部分的研究只是證實了這個現象存在,並沒有給出一套行之有效的方法來避免或減輕該問題。在本論文中,我們提出了自己的對抗過擬合的方法。我們將策略在生成的資料上做回測,而生成資料的方法我們使用了對抗生成網絡(GAN)。實驗表明,使用模型生成的資料可以避免過擬合的發生,以及使用對抗生成網絡的確可以學到股價模型的內在的關聯。因此,使用對抗生成網絡在某種程度上避免過擬合的風險。 Many works have shown the overfitting hazard of selecting a trading strategy based only on good IS (in sample) performance. But most of them have merely shown such phenomena exist without offering ways to avoid them. We propose an approach to avoid overfitting: A good (meaning non-overfitting) trading strategy should still work well on paths generated in accordance with the distribution of the historical data. We use GAN with LSTM to learn or fit the distribution of the historical time series . Then trading strategies are backtested by the paths generated by GAN to avoid overfitting |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/1188 |
DOI: | 10.6342/NTU201801645 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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