Litteraturstudie: Tillämpningen av maskininlärning vid algoritmisk handel

Sammanfattning: Vi genomför en litteraturstudie där vi studerar och analyserar publikationer inom maskininlärning i kombination med algoritmisk handel. I denna studie undersöker vi vilka typer av data samt vilka maskininlärningstekniker som kunnat visas vara tillämpningsbara vid system för algoritmisk handel. Till vår litteraturstudie använder vi oss av publikationer som är peer-reviewed från trovärdiga databaser. Resultatet visar att det huvudsakligen finns tre typer av data som är av betydelse för algoritmisk handel. Dessa är historisk prisdata, tekniska indikatorer samt den typ av data som ingår i fundamental analys. Historisk prisdata tycks ofta användas som bas för att sedan bearbetas om till andra typer av data. Det vanligaste exemplet på detta är tekniska indikatorer som ofta förekommer som datakälla i system för algoritmisk handel.Vi finner även ett antal maskininlärningstekniker som av tidigare publikationer demonstreras vara tillämpningsbara för algoritmisk handel. Publikationer påvisar att en maskininlärningsteknik kallad SVM (support vector machine) kan tillämpas på tekniska indikatorer och även analys av nyhetsrubriker. Vi påträffar även publikationer som demonstrerar tillämpningen av två typer av neurala nätverk, klassifikationsnätverk samt regressionsnätverk. Dessa nyttjas för att generera trade signals i ett algoritmiskt handelssystem. I vår studie hittar vi också en tillämpning av evolutionär maskininlärning som används för att approximera en lösning på det optimala orderexekveringsproblemet.Vi diskuterar även ett ekonomiskt incitament som missgynnar akademisk öppenhet och publikation av nya upptäckter inom området. Detta existerar på grund av att fördelaktiga resultat kan vara finansiellt gynnsamma att undanhålla.