The aim of this paper is first of all to determine whether deep learning methods can recover trading strategies based on historical price and volume data, with scarcity of real data in mind. The second aim is to evaluate the methods to generate a deep learning blueprint for strategy extraction. Trading strategies can be built on many different types of data, often combined from different areas. In this paper, we focus on trading strategies based solely on historical price and volume data to limit the scope of the problem. Combinations of different deep learning architectures and methods such as transfer- and ensemble methods were evaluated. The results clearly show that deep learning models can recover relatively complex trading strategies to some extent. Models leveraging transfer learning outperform other models when data is scarce and ensemble methods elevate performance in certain regards. / Målet med denna rapport är i första hand att ta reda på om djupinlärningsmetoder kan återskapa handlingsstragetier baserat på historiska priser och volymdata, med vetskapen att datan är begränsad. Det andra målet är att utvärdera metoder för att skapa en djupinlärningsmall för att utvinna handelsstrategier. Handelsstrategier kan vara byggda på många olika datatyper, ofta i kombination från olika områden. I denna rapport fokuserar vi på strategier som enbart är baserade på historiska priser och volymdata för att begränsa problemet. Kombinationer av olika djupinlärningsarkitekturer tillsammans med metoder som till exempel överföringsinlärning och ensembleinlärning utvärderades. Resultaten visar tydligt att djupinlärningsmodeller kan återskapa relativt komplexa handlingsstrategier. Modeller som utnyttjade överföringsinlärning presterade bättre än andra modeller när datan var begränsad och ensembleinlärning ökade prestandan ytterligare i vissa sammanhang. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2022, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-322724 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Emtell, Erik, Spjuth, Oliver |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:133 |
Page generated in 0.0027 seconds