論文の概要: An Application of Deep Reinforcement Learning to Algorithmic Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06627v3
- Date: Fri, 9 Oct 2020 12:09:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 23:21:28.008623
- Title: An Application of Deep Reinforcement Learning to Algorithmic Trading
- Title（参考訳）: 深層強化学習のアルゴリズム取引への応用
- Authors: Thibaut Th\'eate, Damien Ernst
- Abstract要約: 本稿では, 深部強化学習(DRL)に基づくアルゴリズム取引問題の解法を提案する。
幅広い株式市場でシャープ比のパフォーマンス指標を最大化するために、新しいDRLトレーディング戦略を提案する。
得られた強化学習 (RL) エージェントのトレーニングは, 限られた市場履歴データから人工軌道を生成することに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.523089386111081
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This scientific research paper presents an innovative approach based on deep
reinforcement learning (DRL) to solve the algorithmic trading problem of
determining the optimal trading position at any point in time during a trading
activity in stock markets. It proposes a novel DRL trading strategy so as to
maximise the resulting Sharpe ratio performance indicator on a broad range of
stock markets. Denominated the Trading Deep Q-Network algorithm (TDQN), this
new trading strategy is inspired from the popular DQN algorithm and
significantly adapted to the specific algorithmic trading problem at hand. The
training of the resulting reinforcement learning (RL) agent is entirely based
on the generation of artificial trajectories from a limited set of stock market
historical data. In order to objectively assess the performance of trading
strategies, the research paper also proposes a novel, more rigorous performance
assessment methodology. Following this new performance assessment approach,
promising results are reported for the TDQN strategy.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,市場における取引活動中の任意の時点における最適な取引位置を決定するアルゴリズム的トレーディング問題を解決するために,深層強化学習(DRL)に基づく革新的なアプローチを提案する。
幅広い株式市場におけるシャープ比パフォーマンス指標を最大化するために、新たなdrl取引戦略を提案する。
トレーディング深層q-networkアルゴリズム(tdqn)を例にとると、この新しいトレーディング戦略は人気のあるdqnアルゴリズムに触発され、手元にある特定のアルゴリズム的トレーディング問題にかなり適応している。
得られた強化学習(rl)エージェントの訓練は、限られた株式市場の履歴データから人工的軌道の生成に完全に基づいている。
本研究は,貿易戦略の性能を客観的に評価するために,より厳密な業績評価手法を提案する。
新しいパフォーマンスアセスメントアプローチに従って、tdqn戦略に有望な結果が報告される。
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