論文の概要: DeepFolio: Convolutional Neural Networks for Portfolios with Limit Order Book Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12152v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 14:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:25:10.855921
• Title: DeepFolio: Convolutional Neural Networks for Portfolios with Limit Order Book Data
• Title（参考訳）: DeepFolio: リミットオーダーブックデータを備えたポートフォリオのための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Aiusha Sangadiev, Rodrigo Rivera-Castro, Kirill Stepanov, Andrey Poddubny, Kirill Bubenchikov, Nikita Bekezin, Polina Pilyugina and Evgeny Burnaev
• Abstract要約: DeepFolioは、リミットオーダーブック(LOB)のデータに基づく、ディープポートフォリオ管理の新しいモデルである。 DeepFolioは文献において広く使われているポートフォリオ割り当て技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.254191196996743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes DeepFolio, a new model for deep portfolio management based on data from limit order books (LOB). DeepFolio solves problems found in the state-of-the-art for LOB data to predict price movements. Our evaluation consists of two scenarios using a large dataset of millions of time series. The improvements deliver superior results both in cases of abundant as well as scarce data. The experiments show that DeepFolio outperforms the state-of-the-art on the benchmark FI-2010 LOB. Further, we use DeepFolio for optimal portfolio allocation of crypto-assets with rebalancing. For this purpose, we use two loss-functions - Sharpe ratio loss and minimum volatility risk. We show that DeepFolio outperforms widely used portfolio allocation techniques in the literature.
• Abstract（参考訳）: この研究は、リミットオーダーブック(LOB)のデータに基づくディープポートフォリオ管理の新しいモデルであるDeepFolioを提案する。 DeepFolioは、LOBデータの最先端にある問題を解決することで、価格の動きを予測する。 我々の評価は、数百万の時系列の大規模なデータセットを用いた2つのシナリオからなる。 この改善は、豊富なデータと少ないデータの両方で優れた結果をもたらす。 実験の結果,DeepFolio はベンチマーク FI-2010 LOB において最先端の手法よりも優れていた。 さらに,リバランスを伴う暗号資産の最適ポートフォリオ割り当てにdeepfolioを用いた。 この目的のために、シャープ比損失と最小ボラティリティリスクの2つの損失関数を用いる。 DeepFolioは文献において広く使われているポートフォリオ割り当て技術より優れていることを示す。

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