【24h】

Genetic Programming in Statistical Arbitrage

机译:统计套利遗传编程

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摘要

This paper employs genetic programming to discover statistical arbitrage strategies on the banking sector in the Euro Stoxx universe. Binary decision rules are evolved using two different representations. The first is the classical single tree approach, while the second is a dual tree structure where evaluation is contingent on the current market position. Hence, buy and sell rules are co-evolved. Both methods are capable of discovering significant statistical arbitrage strategies.
机译:本文采用遗传编程,发现欧元斯科克斯宇宙的银行业统计套利策略。使用两种不同的表示,在二进制决策规则进行了演变。首先是经典的单树方法,而第二种是双树结构,其中评估在当前的市场位置取决于目前的市场。因此,购买和销售规则是共同进化的。两种方法都能够发现显着的统计套利策略。

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