英文标题：
《Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading》
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作者：
Abhijit Sharang and Chetan Rao
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  We use machine learning for designing a medium frequency trading strategy for a portfolio of 5 year and 10 year US Treasury note futures. We formulate this as a classification problem where we predict the weekly direction of movement of the portfolio using features extracted from a deep belief network trained on technical indicators of the portfolio constituents. The experimentation shows that the resulting pipeline is effective in making a profitable trade.
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中文摘要：
我们使用机器学习为5年期和10年期美国国债期货组合设计中频交易策略。我们将其描述为一个分类问题，其中我们使用从深度信念网络中提取的特征预测投资组合每周的运动方向，该网络根据投资组合组成部分的技术指标进行训练。实验表明，由此产生的管道可以有效地进行有利可图的交易。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文（有监督的，无监督的，强化学习，强盗问题，等等），包括健壮性，解释性，公平性和方法论。对于机器学习方法的应用，CS.LG也是一个合适的主要类别。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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