論文の概要: DeepScalper: A Risk-Aware Reinforcement Learning Framework to Capture
Fleeting Intraday Trading Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09058v3
- Date: Sun, 21 Aug 2022 05:11:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 11:32:06.945340
- Title: DeepScalper: A Risk-Aware Reinforcement Learning Framework to Capture
Fleeting Intraday Trading Opportunities
- Title（参考訳）: DeepScalper: 日内取引の機会を捉えるためのリスク対応強化学習フレームワーク
- Authors: Shuo Sun, Wanqi Xue, Rundong Wang, Xu He, Junlei Zhu, Jian Li, Bo An
- Abstract要約: 日内取引のための深層強化学習フレームワークであるDeepScalperを提案する。
我々は、DeepScalperが4つの財務基準において、最先端のベースラインを著しく上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.28409845878758
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) techniques have shown great success in many
challenging quantitative trading tasks, such as portfolio management and
algorithmic trading. Especially, intraday trading is one of the most profitable
and risky tasks because of the intraday behaviors of the financial market that
reflect billions of rapidly fluctuating capitals. However, a vast majority of
existing RL methods focus on the relatively low frequency trading scenarios
(e.g., day-level) and fail to capture the fleeting intraday investment
opportunities due to two major challenges: 1) how to effectively train
profitable RL agents for intraday investment decision-making, which involves
high-dimensional fine-grained action space; 2) how to learn meaningful
multi-modality market representation to understand the intraday behaviors of
the financial market at tick-level. Motivated by the efficient workflow of
professional human intraday traders, we propose DeepScalper, a deep
reinforcement learning framework for intraday trading to tackle the above
challenges. Specifically, DeepScalper includes four components: 1) a dueling
Q-network with action branching to deal with the large action space of intraday
trading for efficient RL optimization; 2) a novel reward function with a
hindsight bonus to encourage RL agents making trading decisions with a
long-term horizon of the entire trading day; 3) an encoder-decoder architecture
to learn multi-modality temporal market embedding, which incorporates both
macro-level and micro-level market information; 4) a risk-aware auxiliary task
to maintain a striking balance between maximizing profit and minimizing risk.
Through extensive experiments on real-world market data spanning over three
years on six financial futures, we demonstrate that DeepScalper significantly
outperforms many state-of-the-art baselines in terms of four financial
criteria.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)技術は、ポートフォリオ管理やアルゴリズムトレーディングなど、多くの難しい定量的トレーディングタスクで大きな成功を収めている。
特に日内取引は、何十億もの急激な資本変動を反映した金融市場の日内行動のため、最も黒字でリスクの高い仕事の1つである。
しかし、既存のRL手法の大部分は、比較的低頻度の取引シナリオ(例えば、日単位)に焦点を当てており、2つの大きな課題により、日々の投資機会の確保に失敗している。
1)高次元きめ細かい行動空間を含む日内投資決定のための利益率RLエージェントを効果的に訓練する方法
2) 有意義なマルチモダリティ市場表現を学べば, 金融市場の日内行動を理解することができる。
専門家の日内トレーダの効率的なワークフローを動機として,この課題に対処するための日内トレーダのための深層強化学習フレームワークであるDeepScalperを提案する。
具体的には、DeepScalperには4つのコンポーネントがある。
1) 効率的なRL最適化のための日内取引の大きな行動空間を扱うための行動分岐を伴うデュエルQネットワーク
2) 後見ボーナス付き新規報酬機能は,取引日の全期間の長期的地平線で取引決定を行うrlエージェントを奨励する。
3) マクロレベルとマイクロレベルの両方の市場情報を組み込んだマルチモーダル時間市場埋め込み学習のためのエンコーダ・デコーダアーキテクチャ
4)利益の最大化とリスクの最小化の両立を維持するためのリスク対応補助タスク。
6つの金融先物に関する3年以上にわたる実世界の市場データに関する広範囲な実験を通じて、deepscalperが4つの財務基準で最先端のベースラインを大きく上回っていることを実証した。
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