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2013 | OriginalPaper | Chapter

A Comparative Study of Heuristic Conversion Algorithms, Genetic Programming and Return Predictability on the German Market

Authors : Esther Mohr, Günter Schmidt, Sebastian Jansen

Published in: EVOLVE- A Bridge between Probability, Set Oriented Numerics and Evolutionary Computation

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper evaluates the predictability of the heuristic conversion algorithms

Moving Average Crossover

and

Trading Range Breakout

in the German stock market. Hypothesis testing and a bootstrap procedure are used to test for predictive ability. Results show that the algorithms considered do not have predictive ability. Further,

Genetic Programming

is used to adapt the buying and selling rules of the investigated algorithms resulting in a new algorithm. Results show that a genetic programming approach does not lead to good new algorithms. We extend former works by using the

Sortino Ratio

as a measure of risk, and by applying competitive analysis.

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Metadata
Title
A Comparative Study of Heuristic Conversion Algorithms, Genetic Programming and Return Predictability on the German Market
Authors
Esther Mohr
Günter Schmidt
Sebastian Jansen
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-32726-1_12

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