Un Sistema De Comercio De Arbitraje Entre Mercados Basado En Sistemas Clasificadores Ampliados

Un sistema de comercio de arbitraje entre mercados basado en sistemas clasificadores ampliados Yu-Chia Hsu a, b ,. An-Pin Chen un Jia-Haur Chang un Un Instituto de Gestión de la Información, Universidad Nacional Chiao Tung, No. 1001, Ta-Hsueh Rd. Hsinchu Ciudad 300, Taiwán, ROC b Chia Nan Universidad de Ciencias de la Farmacia, N º 60, Sec. 1, Erren Rd. Municipio de Rende, Condado de Tainan 717, Taiwán, ROC Disponible en línea el 18 de septiembre de 2010. Tradicionalmente, la estrategia de arbitraje más popular se deriva del modelo de coste de carry o usando el enfoque de econometría. Sin embargo, estos enfoques tienen dificultades para hacer frente a los datos de comercio intra-día 1-min y capturar oportunidades de arbitraje entre mercados en el mundo real. En esta investigación, proponemos métodos de inteligencia computacional basados ​​en el sistema clasificador extendido (XCS). En primer lugar, con el fin de reducir la cantidad de datos, las corrientes de datos originales de intra-day 1-min los datos comerciales se filtran por las condiciones de la relación variante spread spread. XCS se adopta entonces para el descubrimiento de reglas de conocimiento. Después de analizar la propiedad con conocimiento específico del dominio, el precio de los futuros de índices se acercará al de los productos spot al momento de madurar los futuros, se consideran cuatro factores importantes relacionados con el sesgo, el diferencial de precios, la fecha de caducidad y el tiempo de negociación intradía. Las condiciones de XCS para construir el modelo de arbitraje entre mercados. El mercado interbancario de los Taiwán Futuros (TX) negociados en la Bolsa de Futuros de Taiwán (TAIFEX) y los Futuros del Índice Morgan Stanley Capital International (MSCI) Taiwán cotizados en la Bolsa de Singapur Limitada (SGX) se eligen para un estudio empírico Para verificar la exactitud y rentabilidad del modelo. Temas destacados de la investigación ► Captura de oportunidades de arbitraje entre mercados a partir de datos comerciales intra-día de 1 minuto. ► Uso de reglas de asociación para filtrar datos de alta frecuencia. ► Se adopta XCS para el descubrimiento de reglas de conocimiento. Tabla 4. Fig. 7.