Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning for Systematic FX Trading

論文の概要: Reinforcement Learning for Systematic FX Trading

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04745v1
Date: Sun, 10 Oct 2021 09:44:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-16 17:05:18.295888
Title: Reinforcement Learning for Systematic FX Trading
Title（参考訳）: 系統的FXトレーディングのための強化学習
Authors: Gabriel Borrageiro and Nick Firoozye and Paolo Barucca
Abstract要約: 我々は、主要なキャッシュペアについて詳細な実験を行い、取引と資金調達のコストを正確に説明します。こうした利益と損失の源泉は、通貨市場で発生した価格動向を含め、当社の継続的な強化学習者に提供されています。取引コストが統計上最も高いのは、午後5時(日本時間午前5時)の取引終了時にモデルに取引を強制したにもかかわらず。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We conduct a detailed experiment on major cash fx pairs, accurately accounting for transaction and funding costs. These sources of profit and loss, including the price trends that occur in the currency markets, are made available to our recurrent reinforcement learner via a quadratic utility, which learns to target a position directly. We improve upon earlier work, by casting the problem of learning to target a risk position, in an online learning context. This online learning occurs sequentially in time, but also in the form of transfer learning. We transfer the output of radial basis function hidden processing units, whose means, covariances and overall size are determined by Gaussian mixture models, to the recurrent reinforcement learner and baseline momentum trader. Thus the intrinsic nature of the feature space is learnt and made available to the upstream models. The recurrent reinforcement learning trader achieves an annualised portfolio information ratio of 0.52 with compound return of 9.3%, net of execution and funding cost, over a 7 year test set. This is despite forcing the model to trade at the close of the trading day 5pm EST, when trading costs are statistically the most expensive. These results are comparable with the momentum baseline trader, reflecting the low interest differential environment since the the 2008 financial crisis, and very obvious currency trends since then. The recurrent reinforcement learner does nevertheless maintain an important advantage, in that the model's weights can be adapted to reflect the different sources of profit and loss variation. This is demonstrated visually by a USDRUB trading agent, who learns to target different positions, that reflect trading in the absence or presence of cost.
Abstract（参考訳）: 取引コストと資金コストを正確に計算し,主要なキャッシュfxペアについて詳細な実験を行った。通貨市場で発生する価格動向を含むこれらの利益と損失の源泉は、二次的ユーティリティを通じて、我々の再帰的な強化学習者に提供され、位置を直接目標にすることを学ぶ。我々は,オンライン学習の文脈において,リスク位置を目標とする学習問題をキャストすることで,初期の作業を改善する。このオンライン学習は、時間とともに順次行われるが、転送学習の形でも行われる。我々は、ガウス混合モデルにより、その手段、共分散および全体サイズが決定される放射状基底関数隠蔽処理ユニットの出力を、繰り返し強化学習者およびベースライン運動量トレーダーに転送する。したがって、特徴空間の本質的な性質を学習し、上流モデルで利用できるようにする。リカレント強化学習トレーダーは、7年間の試験セットで、年間ポートフォリオ情報比0.52、複合リターン9.3%、実行ネットおよび資金調達コストを達成している。これは、取引コストが統計的に最も高い場合、取引日の午後5時にモデルに取引を強制したにもかかわらずである。これらの結果は、2008年の金融危機以来の低金利差環境とそれ以来の非常に明白な通貨トレンドを反映して、モーメントベースライントレーダーに匹敵する。繰り返し強化学習者は、利益と損失の変化の異なる源を反映するようにモデルの重みを適応できるという点において、重要な優位性を維持している。これは、異なるポジションを狙うことを学ぶusdrubのトレーディングエージェントによって視覚的に示され、コストの欠如や存在をトレーディングを反映している。

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