本文關鍵詞： GNP-RL 交易算法 外匯市場 交易策略　出處：《管理現(xiàn)代化》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過一種全新的進化算法GNP-RL(Genetic Network Programming with Reinforcement Learning)來構建外匯市場交易模型。作為一種圖狀的進化算法,GNP已經被成功運用到多種動態(tài)的環(huán)境中。首次將GNP方法運用到外匯市場,并通過對算法產生的超額收益驗證外匯市場的有效性。實證結果表明:在使用樣本外數(shù)據測試的情況下,基于GNP的交易策略是可以產生超額收益的;這種現(xiàn)象可以用適應性市場假說(AMH)來說明。
[Abstract]:A new evolutionary algorithm, GNP-RL(Genetic Network Programming with Reinforcement learning, is used to construct a foreign exchange market model. As a graphic evolutionary algorithm, GNP-RL(Genetic has been successfully applied to many dynamic environments. GNP method has been applied to foreign exchange market for the first time. The validity of the foreign exchange market is verified by the excess return generated by the algorithm. The empirical results show that the trading strategy based on GNP can produce excess return under the condition of using the data tested outside the sample. This phenomenon can be explained by the adaptive market hypothesis (AMH).
【作者單位】： 上海財經大學統(tǒng)計與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金項目(71101083);國家自然科學基金重點項目(71331006)
【分類號】：F832.52;F224

【參考文獻】

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1 田曉林;;適應性市場假說的研究進展[J];經濟學動態(tài);2005年04期

【相似文獻】

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1 沈軍;董艷軍;;金融市場中存在金融分離嗎?——來自外匯市場與中國股市及信貸市場的實證檢驗[J];上海經濟研究;2011年07期

2 田鳳平;李仲飛;劉京軍;;人民幣遠期外匯市場的有效性檢驗——基于半參數(shù)估計方法[J];山西財經大學學報;2011年03期

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本文編號：1516597