Buchumschlag

Technical Indicator Networks (TINs): An Interpretable Neural Architecture Modernizing Classic al Technical Analysis for Adaptive Algorithmic Trading

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Lu, Longfei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Portfolio Management
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

NEAT Algorithm-based Stock Trading Strategy with Multiple Technical Indicators Resonance
von: Huang, Li-Chun
Veröffentlicht: (2024)

AI-Powered Energy Algorithmic Trading: Integrating Hidden Markov Models with Neural Networks
von: Monteiro, Tiago
Veröffentlicht: (2024)

QTMRL: An Agent for Quantitative Trading Decision-Making Based on Multi-Indicator Guided Reinforcement Learning
von: Pan, Jingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Increase Alpha: Performance and Risk of an AI-Driven Trading Framework
von: Ghatak, Sid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Better Volatility Forecasts Lead to Better Portfolios? Evidence from Graph Neural Networks
von: Wade, Rylan
Veröffentlicht: (2026)

Stochastic Dominance Constrained Optimization with S-shaped Utilities: Poor-Performance-Region Algorithm and Neural Network
von: Hu, Zeyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management
von: Li, Zhenglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Evaluating Loss Functions for Stock Ranking: An Empirical Analysis With Transformer Model
von: Kwiatkowski, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NewsNet-SDF: Stochastic Discount Factor Estimation with Pretrained Language Model News Embeddings via Adversarial Networks
von: Wang, Shunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Return and Risk Modeling with Deep Neural Networks for Portfolio Construction
von: Park, Keonvin
Veröffentlicht: (2026)

A Distillation-based Future-aware Graph Neural Network for Stock Trend Prediction
von: Liu, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variable selection for minimum-variance portfolios
von: Moura, Guilherme V., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving dynamic portfolio selection problems via score-based diffusion models
von: Aghapour, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Portfolio Performance through Clustering and Sharpe Ratio-Based Optimization: A Comparative Backtesting Approach
von: Park, Keon Vin
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement-Learning Portfolio Allocation with Dynamic Embedding of Market Information
von: He, Jinghai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factor-Based Conditional Diffusion Model for Contextual Portfolio Optimization
von: Gao, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

skfolio: Portfolio Optimization in Python
von: Nicolini, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Robustness of Deep Reinforcement Learning approaches to Online Portfolio Management
von: Velay, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Portfolio Management using Deep Reinforcement Learning
von: Pawar, Ashish Anil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Portfolio Rebalancing: A Hybrid new Model Using GNNs and Pathfinding for Cost Efficiency
von: Vallarino, Diego
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning for Financial Index Tracking
von: Peng, Xianhua, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Disentangling the sources of cyber risk premia
von: Maréchal, Loïc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Financially Guided Deep Portfolio Optimization
von: Fernandes, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimizing Sharpe Ratio: Risk-Adjusted Decision-Making in Multi-Armed Bandits
von: Khurshid, Sabrina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hedge Fund Portfolio Construction Using PolyModel Theory and iTransformer
von: Zhao, Siqiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Clustering Digital Assets Using Path Signatures: Application to Portfolio Construction
von: Inzirillo, Hugo
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty-Adjusted Sorting for Asset Pricing with Machine Learning
von: Liu, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimizing Portfolio with Two-Sided Transactions and Lending: A Reinforcement Learning Framework
von: Habibnia, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancement of price trend trading strategies via image-induced importance weights
von: Zhu, Zhoufan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A comprehensive review and analysis of different modeling approaches for financial index tracking problem
von: Dhingra, Vrinda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Combining Transformer based Deep Reinforcement Learning with Black-Litterman Model for Portfolio Optimization
von: Sun, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Case Study of Next Portfolio Prediction for Mutual Funds
von: Thomaz, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Portfolio Optimization with Deep Learning Insights
von: Luo, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Portfolio Optimization Proxies under Label Scarcity and Regime Shifts via Bayesian and Deterministic Students under Semi-Supervised Sandwich Training
von: Chattopadhyay, Adhiraj
Veröffentlicht: (2026)

Neuroevolution Neural Architecture Search for Evolving RNNs in Stock Return Prediction and Portfolio Trading
von: Lyu, Zimeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Partitioning and Learning for Stochastic Control of Diffusion Processes
von: Jin, Hanqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Exponentiated Gradient Algorithms and Their Application to On-Line Portfolio Selection
von: Cichocki, Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning Based Stress Testing Framework for Indian Financial Market Portfolios
von: G, Vidya Sagar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regret-Optimized Portfolio Enhancement through Deep Reinforcement Learning and Future Looking Rewards
von: Karzanov, Daniil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic Data for Portfolios: A Throw of the Dice Will Never Abolish Chance
von: Cetingoz, Adil Rengim, et al.
Veröffentlicht: (2025)