Friday 4 August 2017

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 sejam mostradas para alcançar um bom desempenho empírico em muitos conjuntos de dados reais, eles geralmente fazem a suposição média de reversão de um único período, o que nem sempre é satisfeito em alguns conjuntos de dados reais, levando 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 em uma ampla gama de aplicativos.

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