論文の概要: Sentiment and Knowledge Based Algorithmic Trading with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09403v1
• Date: Sun, 26 Jan 2020 05:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 19:24:46.051408
• Title: Sentiment and Knowledge Based Algorithmic Trading with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による感情と知識に基づくアルゴリズム取引
• Authors: Abhishek Nan, Anandh Perumal, Osmar R. Zaiane
• Abstract要約: アルゴリズムトレーディングは、その性質上、現実の世界にはあまりにも多くの変数があり、自動化された株式トレーディングのための信頼性の高いアルゴリズムを持つことはほぼ不可能である。 市場のアップアンドダウンを規定する物理的および生理的要因を考慮に入れた信頼性の高いラベル付きデータの欠如は、信頼できる予測のための教師付き学習の試みを妨げている。 本稿では,従来の時系列株価データとニュース見出しの感情を組み合わせ,暗黙の関係に関するニュースを活用できる知識グラフを活用した強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic trading, due to its inherent nature, is a difficult problem to tackle; there are too many variables involved in the real world which make it almost impossible to have reliable algorithms for automated stock trading. The lack of reliable labelled data that considers physical and physiological factors that dictate the ups and downs of the market, has hindered the supervised learning attempts for dependable predictions. To learn a good policy for trading, we formulate an approach using reinforcement learning which uses traditional time series stock price data and combines it with news headline sentiments, while leveraging knowledge graphs for exploiting news about implicit relationships.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズム取引は、その性質上、現実の世界にはあまりにも多くの変数があり、自動化された株式取引のための信頼性のあるアルゴリズムを持つことはほぼ不可能である。 市場の上昇と下落を左右する物理的および生理学的要因を考慮した信頼できるラベル付きデータの欠如は、信頼できる予測のための教師付き学習の試みを妨げている。 取引の良質な方針を学ぶために,従来の時系列株価データを用いた強化学習とニュースヘッドライン感情を組み合わせたアプローチを定式化し,暗黙的な関係に関するニュースを活用すべくナレッジグラフを活用する。

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