Particle Swarm Optimierung von Bollinger Bands Lee, J. S. Lee, S. Chang, S. Ahn, B. H. Ein Vergleich von ga und pso für die Excess Return-Bewertung an den Aktienmärkten. In: Mira, J. lvarez, J. R. (Hrsg.) IWINAC 2005, Teil II. LNCS, vol. 3562, S. 221230. Springer, Heidelberg (2005) Lento, C. Gradojevic, N. Die Rentabilität der technischen Handelsregeln: ein kombinierter Signalansatz. (2007) Lento, C. Gradojevic, N. Wright, C. Investitionsinhalte in Bollinger Bands Angewandte Finanzwirtschaftslehre 3 (4), 263267 (2007) CrossRef Leung, J. Chong, T. Ein empirischer Vergleich von gleitenden durchschnittlichen Umschlägen und Bollinger-Bändern. (2003) CrossRef Moody, J. Wu, L. Liao, Y. Saffell, M. Performance-Funktionen und Verstärkung Lernen für Handelssysteme und Portfolios. Applied Financial Economics Letters 17, 441470 (1998) Shi, Y. Eberhart, R. Ein modifizierter Partikelschwarmoptimierer. In: Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, IEEE Weltkongress über Computional Intelligence, pp. 6973 (1998) Williams, O. Empirische Optimierung von Bollinger-Bändern für die Rentabilität. Masterarbeit, Simon Fraser University (2006) Über dieses Kapitel Titel Particle Swarm Optimierung von Bollinger-Bändern Buch Titel Swarm Intelligence Buch Untertitel 7. Internationale Konferenz, ANTS 2010, Brüssel, Belgien, 8.-10. September 2010. Proceedings Pages pp 504-511 Copyright 2010 DOI 10.1007 / 978-3-642-15461-450 ISBN 978-3-642-15460-7 ISBN 978-3-642-15461-4 Titel der Reihe Vorlesungsunterlagen in der Informatik Serie Band 6234 Serie ISSN 0302-9743 Verlag Springer Berlin Heidelberg Copyright-Inhaber Springer-Verlag Berlin Heidelberg Weitere Links Über dieses Buch Themen Künstliche Intelligenz (inkl. Robotik) Algorithmusanalyse und Problem Komplexitätsberechnung nach Abstraktionsgeräten Computerkommunikation Netzwerke Informationssysteme Anwendungen (einschließlich Internet) Numeric Computing Schlüsselwörter Partikelschwarmoptimierung Bollinger Bands Sharpe Verhältnis Sortino Verhältnis und Parameteroptimierung Branchen Branchen Pharma Werkstoffe Verstärker Stahl Automobil Chemie Fertigung Biotechnologie Elektronik IT amp Software Telekommunikation Konsumgüter Luft - und Raumfahrttechnik eBook Packages Informatik Redakteure Marco Dorigo (16) Mauro Birattari (17) Gianni A. Di Caro (24) Hiroki Sayama (25) Thomas Sttzle (26) Herausgeber Beziehungsstatus 16. IRIDIA (25) Ren Doursat (19) Andries P. Engelbrecht (20) Dario Floreano (21) Luca Maria Gambardella (22) Roderich Gro , Institut für Künstliche Intelligenz (IDSIA) 19. Institut für Komplexe Systeme, Paris-Ile-de-France, CREA, Ecole Polytechnique amp CNRS 20. Institut für Informatik, Universität Pretoria 21. EPFL, Labor für Intelligente Systeme 22. Istituto Dalle Molle di Studi sullIntelligenza Artificiale (IDSIA) 23. Institut für Automatische Regelungstechnik und Systemtechnik, Universität Sheffield 24. KOVAN Research Lab. Institut für Technische Informatik, Technische Hochschule des Nahen Ostens 25. Institut für Bioengineering, Universität Binghamton, Staatliche Universität New York 26. IRIDIA, CoDE, Universit Libre de Bruxelles Autoren Matthew Butler (27) Dimitar Kazakov (27) Author Affiliations 27. Faculty of Informatik, Künstliche Intelligenz Gruppe, Universität York, UK Lesen Sie weiter. Um den Rest dieses Inhalts zu sehen, folgen Sie bitte dem Download-PDF-Link oben. Schließen Sie alle Systeme, die eine Optimierung erfordern (und somit datenabhängig) Sowohl lange als auch kurze, und alle Positionen werden auf der letzten Leiste geschlossen werden. Margin Zinssatz: 5, Geldmarktzinssatz: 3. Margin Anforderungen: lang 100, kurz 150. Anfangsbestand: 10000. Kommission: 1 pro Transaktion für Ein-und Ausreise. Verwenden Sie realistische Marktpreise auf dem Markt offen für kaufen / verkaufen / verkaufen kurz / kaufen zu decken. 1. Dow Jones Industrial Average, von 1928-10-01 bis 2008-12-05.160 EOD. 2. SampP 500 Index, von 1950-01-03 bis 2008-12-05. EOD. Verweisen Sie auf andere Testergebnisse auf Top 4 Systemen. 3. Nasdaq Composite Index, vom 1971-02-05 bis 2008-12-05.160 EOD. 4. SKF, vom 2007-02-01 bis 2008-12-05 5. SDS, vom 2007-07-13 bis 2008-12-05 Verweisen Sie auf andere Testergebnisse für mehr Details. 6. UltraETF: SSOSDSSKFUYG, von 2007 bis 2008-12-05 Siehe auch andere Testergebnisse für weitere Details. 7. QQQQ 5-min Riegel von 2006-11-13 bis 2008-11-10 (728 Tage) Leistungsdiagramm: Man kann sehen, dass der riesige Gewinn durch gleich große Provisionen erodiert wird. Zusammenfassung von pp :: CCI (modifiziert) links und pp :: Pivot Rotation rechts. Ändern Sie es in 15-min bar: Ändern Sie es auf 60-min bar:
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