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Investigación sobre estrategias de inversión cuantitativa basadas en aprendizaje profundo

Autores: Fang, Yujie; Chen, Juan; Xue, Zhengxuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Investigación sobre estrategias de inversión cuantitativa basadas en aprendizaje profundo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Opciones
Lstm
Svr
Estrategia de inversión cuantitativa
Volatilidad
Aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento toma 50 opciones de ETF en el mercado de opciones con alta complejidad de transacciones como objetivo de investigación. Se utilizan el modelo de Random Forest (RF), el modelo de red neuronal de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y el modelo de Regresión de Vectores de Soporte (SVR) para predecir el precio de 50 ETF.

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