Budowa i testowanie wsteczne strategii inwestycyjnej opartej o uczenie maszynowe - Wietrzykowski, Filip (Building and Backtesting Investment Strategy Based on Machine Learning, 2023)
W artykule został podjęty temat budowy i testowania wstecznego w pełni automatycznej strategii inwestycyjnej opartej na uczeniu maszynowym. Podczas pisania artykułu zostały przeprowadzone obszerne studia literaturowe. Zostały przedstawione zarówno najważniejsze założenia i metody stosowane w budowie strategii, jak i narzędzia do testowania wstecznego. Przedstawiona została analiza wskaźnikowa i metody uczenia maszynowego z wyróżnieniem drzew decyzyjnych i lasu losowego. Zbudowany algorytm wykazał się zyskownością w prawie każdych warunkach panujących od 2008 do 2022 roku. System wykazywał dodatni wynik zarówno w trendzie wzrostowym, bocznym, jak i spadkowym. Wyniki w trendzie spadkowym i bocznym w ujęciu procentowym były znacząco wyższe od benchmarku. Wyniki w ujęciu procentowym w trendzie wzrostowym były poniżej benchmarku. Na całym okresie w stosunku do maksymalnego użycia kapitału zysk procentowy wyniósł 82%. Daje to roczny CAGR na poziomie 4,39%.
Zastosowanie metod ilościowych w ekonomii i finansach / pod red. Alicji Grześkowiak i Piotra Peterneka. - Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2022, s. 120-130
Keywords: handel alogrytmiczny; uczenie maszynowe; testowanie wsteczne; algorithmic trading; machine learning; backtesting