High-low Strategy of Portfolio Composition using Evolino RNN Ensembles

trategy of investment is important tool enabling better investor's decisions in uncertain finance market. Rules of portfolio selection help investors balance accepting some risk for the expectation of higher returns. The aim of the research is to propose strategy of constructing investment portfolios based on the composition of distributions obtained by using high–low data. The ensemble of 176 Evolino recurrent neural networks (RNN) trained in parallel investigated as an artificial intelligence solution, which applied in forecasting of financial markets. Predictions made by this tool twice a day with different historical data give two distributions of expected values, which reflect future dynamic exchange rates. Constructing the portfolio, according to the shape, parameters of distribution and the current value of the exchange rate allows the optimization of trading in daily exchange-rate fluctuations. Comparison of a high-low portfolio with a close-to-close portfolio shows the efficiency of the new forecasting tool and new proposed trading strategy

Paramos sistema investuotojui valiutų rinkoje

Disertacijoje nagrinėjamos investavimo valiutų rinkoje, naudojant dirbtinį intelektą, galimybes. Literatūros analizė atskleidė, kad vienu metu pasaulyje formavosi dvi skirtingos mokslinių tyrimų kryptys: universalioji dirbtinio intelekto teorija ir investicijų teorija. Pirmoji kryptis turėjo įtakos universalios prognozės galimybės teorijos atsiradimui, tai lėmė įvairių dirbtinio intelekto algoritmų ir jų sistemų sukūrimą. Antroji kryptis vystėsi kartu su racionalaus numatymo teorija, kuri padėjo pagrindus moderniosios portfelio teorijos atsiradimui. Šiame darbe siekiama susieti šias dvi mokslines kryptis valiutų rinkos prognozavimui. Pagrindinis disertacijos tikslas – sukurti investicinių sprendimų priėmimo paramos sistemą investuotojui valiutų rinkoje tikslingai pritaikant dirbtinio intelekto algoritmus ir moderniąją portfelio teoriją. Darbe sprendžiami pagrindiniai uždaviniai: suformuoti valiutų rinkos prognozavimo modelį dirbtinio intelekto algoritmų pagrindu, integruoti investicinio portfelio optimizavimo principus į prognozavimo modelį, empiriškai aprobuoti modelio efektyvumą ir patikimumą investuojant valiutų rinkoje. Finansų rinkų prognozavimui tikslingai pritaikius dirbtinio intelekto algoritmus ir į juos integravus moderniąją portfelio teoriją, sukurta patikima ir efektyvi paramos sistema investuotojui. Disertaciją sudaro įvadas, trys skyriai, bendrosios išvados, naudotos literatūros ir autoriaus publikacijų sąrašai. Įvadiniame skyriuje aptariama tiriamoji problema, darbo aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojami darbo tikslas ir uždaviniai, aprašoma tyrimų metodika, darbo mokslinis naujumas, darbo praktinė reikšmė, ginamieji teiginiai. Pirmasis skyrius skirtas literatūros analizei, jame pateikti finansų rinkų būties ypatumai, procesų analizė, valdymo ir reguliavimo aspektai globalioje ekonomikoje, prognozavimo dirbtinio intelekto sistemomis analizė bei investicinių portfelių formavimo strategijų analizė. Antrajame skyriuje teikiamos teorinės dirbtinio intelekto sukūrimo prielaidos, Evolino RNN pritaikymo produktyviam sprendimui teoriniai pagrindai, investicinio portfelio teorijos principų taikymo galimybės. Trečiajame skyriuje pateikiama prognozavimo modelių architektūra, įvertinamas jų patikimumas. Atsižvelgiant į pelningumą ir rizikingumą, lyginamos įvairios investavimo strategijos. Disertacijos tema paskelbti 4 straipsniai: 2 – ISI Web of Science žurnaluose, 2 – kituose recenzuojamuose žurnaluose. Perskaityti 9 pranešimai tarptautinėse konferencijose iš jų: 2 – konferencijų medžiagose Thomson ISI Proceedings duomenų bazėje, 7 – recenzuojamose konferencijų medžiagose

Machine Learning Methods to Exploit the Predictive Power of Open, High, Low, Close (OHLC) Data

Novel machine learning techniques are developed for the prediction of financial markets, with a combination of supervised, unsupervised and Bayesian optimisation machine learning methods shown able to give a predictive power rarely previously observed. A new data mining technique named Deep Candlestick Mining (DCM) is proposed that is able to discover highly predictive dataset specific candlestick patterns (arrangements of open, high, low, close (OHLC) aggregated price data structures) which significantly outperform traditional candlestick patterns. The power that OHLC features can provide is further investigated, using LSTM RNNs and XGBoost trees, in the prediction of a mid-price directional change, defined here as the mid-point between either the open and close or high and low of an OHLC bar. This target variable has been overlooked in the literature, which is surprising given the relative ease of predicting it, significantly in excess of noisier financial quantities. However, the true value of this quantity is only known upon the period's ending – i.e. it is an after-the-fact observation. To make use of and enhance the remarkable predictability of the mid-price directional change, multi-period predictions are investigated by training many LSTM RNNs (XGBoost trees being used to identify powerful OHLC input feature combinations), over different time horizons, to construct a Bayesian optimised trend prediction ensemble. This fusion of long-, medium- and short-term information results in a model capable of predicting market trend direction to greater than 70% better than random. A trading strategy is constructed to demonstrate how this predictive power can be used by exploiting an artefact of the LSTM RNN training process which allows the trading system to size and place trades in accordance with the ensemble's predictive certainty

Essays on Predictive Analytics in E-Commerce

Die Motivation für diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische Ansätze und Algorithmen für maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel. Die “data explosion”, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten für das Speichern und Prozessieren großer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die größte Diskontinuität für die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema für Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschränkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die für andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese Lücke zu schließen. Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel für eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele Onlinehändler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache für dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die “letzte Meile” der Zulieferkette, nämlich dann wenn das Produkt an die Haustür des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; Halldórsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des Geschäftsmodells von Onlinehändlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können Onlinehändler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres Geschäftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), künftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrügerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwärtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis für eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann. In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt

Metai ir dienos. Vilniaus Gedimino technikos universitetas 2020 m.

Leidinyje aprašomi Vilniaus Gedimino technikos universiteto 2020 metų svarbiausieji įvykiai, mokslo ir studijų plėtotė, tarptautinis bendradarbiavimas, dalyvavimas tarp- tautinėse konferencijose, senato ir rektorato priimti sprendimai ir kt. Taip pat patei- kiama žinių apie universiteto padalinius: fakultetus, katedras, centrus, institutus ir kt