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Forecasting Price Movements in Betting Exchanges Using Cartesian Genetic Programming and ANN
Big Data Research ( IF 3.3 ) Pub Date : 2018-10-11 , DOI: 10.1016/j.bdr.2018.10.001
Ivars Dzalbs , Tatiana Kalganova

Since the introduction of betting exchanges in 2000, there has been increased interest of ways to monetize on the new technology. Betting exchange markets are fairly similar to the financial markets in terms of their operation. Due to the lower market share and newer technology, there are very few tools available for automated trading for betting exchanges. The in-depth analysis of features available in commercial software demonstrates that there is no commercial software that natively supports machine learned strategy development. Furthermore, previously published academic software products are not publicly obtainable. Hence, this work concentrates on developing a full-stack solution from data capture, back-testing to automated Strategy Agent development for betting exchanges. Moreover, work also explores ways to forecast price movements within betting exchange using new machine learned trading strategies based on Artificial Neuron Networks (ANN) and Cartesian Genetic Programming (CGP). Automatically generated strategies can then be deployed on a server and require no human interaction. Data explored in this work were captured from 1st of January 2016 to 17th of May 2016 for all GB WIN Horse Racing markets (total of 204 GB of data processing). Best found Strategy agent shows promising 83% Return on Investment (ROI) during simulated historical validation period of one month (15th of April 2016 to 16th of May 2016).



中文翻译:

使用笛卡尔遗传规划和ANN预测博彩交易所的价格变动

自2000年引入博彩交易所以来,人们越来越关注通过新技术获利的方法。交易市场与金融市场相当相似。由于较低的市场份额和更新的技术,很少有可用于自动交易的交易工具。对商业软件中可用功能的深入分析表明,没有商业软件本身就支持机器学习策略的开发。此外,以前发布的学术软件产品无法公开获得。因此,这项工作着重于开发从数据捕获,回测到用于博彩交易的自动Strategy Agent开发的全栈解决方案。此外,这项工作还探索了使用基于人工神经元网络(ANN)和笛卡尔遗传编程(CGP)的新型机器学习交易策略预测博彩交易中价格走势的方法。然后,可以将自动生成的策略部署在服务器上,而无需人工干预。从2016年1月1日到2016年5月17日,收集了所有GB WIN Horse Racing市场的数据(总计204 GB的数据处理)。最佳发现策略代理在一个月的模拟历史验证期内(2016年4月15日至2016年5月16日)显示出可观的83%的投资回报率(ROI)。然后,可以将自动生成的策略部署在服务器上,而无需人工干预。从2016年1月1日到2016年5月17日,收集了所有GB WIN Horse Racing市场的数据(总计204 GB的数据处理)。最佳发现策略代理在一个月的模拟历史验证期内(2016年4月15日至2016年5月16日)显示出可观的83%的投资回报率(ROI)。然后,可以将自动生成的策略部署在服务器上,而无需人工干预。从2016年1月1日到2016年5月17日,收集了所有GB WIN Horse Racing市场的数据(总计204 GB的数据处理)。最佳发现策略代理在一个月的模拟历史验证期内(2016年4月15日至2016年5月16日)显示出可观的83%的投资回报率(ROI)。

更新日期:2018-10-11
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