Bin Li Moving Average

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Evidências empíricas mostram que os preços altos e baixos dos estoques são temporários e os parentes do preço das ações provavelmente seguirão o fenômeno de reversão médio. Embora as estratégias de reversão médias existentes demonstrem um bom desempenho empírico em muitos conjuntos de dados reais, elas geralmente fazem a suposição média de reversão de um único período, o que nem sempre é satisfeito em alguns conjuntos de dados reais, o que leva a um desempenho fraco quando a suposição não é válida. Para superar a limitação, este artigo propõe uma reversão média de vários períodos, ou a chamada Reversão média móvel (MAR), e uma nova estratégia de seleção de portfólio on-line chamada Reversão média móvel (OLMAR), que explora MAR por Aplicando poderosas técnicas de aprendizagem on-line. A partir de nossos resultados empíricos, descobrimos que o OLMAR pode superar a desvantagem dos algoritmos de reversão média existentes e obter resultados significativamente melhores, especialmente nos conjuntos de dados onde os algoritmos de reversão de média existentes falharam. Além do desempenho comercial superior, o OLMAR também corre extremamente rápido, apoiando ainda mais sua aplicabilidade prática para uma ampla gama de aplicações. Nanyang Business School Escola de Engenharia Informática Nanyang Technological University Email: S080061 em e. ntu. edu. sg Dr. Bin Li Foi uma equipe de pesquisa pós-doutorado na Nanyang Business School da Nanyang Technological University. Obteve um diploma de doutorado na Escola de Engenharia Informática da mesma universidade em 2013 e licenciado em Informática e Tecnologia pela Huazhong University of Science and Technology e Bacharel em Economia pela Universidade de Wuhan em 2006. Completou o CFA Programa em 2013. Interesses de pesquisa Objetivo da pesquisa: obter conhecimentos sobre o negócio por meio de técnicas computacionais. Negócios: Investimento Quantitativo (Seleção de Carteira On-Line, Negociação Algorítmica, Sistemas de Negociação) Detecção de Fraude (Detecção de Fraude Contábil) Ciência da Computação: Aprendizagem de Máquinas, Mineração de Dados Principais Projetos Publicações da Revista Publicações da Conferência