論文の概要: Nonstationary Continuum-Armed Bandit Strategies for Automated Trading in a Simulated Financial Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02901v3
• Date: Mon, 26 Jun 2023 01:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 00:56:55.802765
• Title: Nonstationary Continuum-Armed Bandit Strategies for Automated Trading in a Simulated Financial Market
• Title（参考訳）: 模擬金融市場における自動取引のための非定常連続強制帯域戦略
• Authors: Bingde Liu, John Cartlidge
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化と帯域分割フレームワークを用いて戦略パラメータを動的に調整する新しい取引アルゴリズムPRBOを提案する。 我々は,山登りを通じて戦略パラメータを適応させるリファレンストレーディング戦略であるPRBOとPRSHを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We approach the problem of designing an automated trading strategy that can consistently profit by adapting to changing market conditions. This challenge can be framed as a Nonstationary Continuum-Armed Bandit (NCAB) problem. To solve the NCAB problem, we propose PRBO, a novel trading algorithm that uses Bayesian optimization and a ``bandit-over-bandit'' framework to dynamically adjust strategy parameters in response to market conditions. We use Bristol Stock Exchange (BSE) to simulate financial markets containing heterogeneous populations of automated trading agents and compare PRBO with PRSH, a reference trading strategy that adapts strategy parameters through stochastic hill-climbing. Results show that PRBO generates significantly more profit than PRSH, despite having fewer hyperparameters to tune. The code for PRBO and performing experiments is available online open-source (https://github.com/HarmoniaLeo/PRZI-Bayesian-Optimisation).
• Abstract（参考訳）: 我々は、市場状況の変化に適応して一貫して利益を得ることのできる自動取引戦略を設計する問題にアプローチする。 この課題は、Nonstationary Continuum-Armed Bandit (NCAB) 問題とみなすことができる。 NCAB問題を解決するために,ベイズ最適化と 'bandit-over-bandit' フレームワークを用いた新しい取引アルゴリズムであるPRBOを提案し,市場条件に応じて戦略パラメータを動的に調整する。 我々は、ブリストル証券取引所(BSE)を用いて、自動取引業者の不均一な人口を含む金融市場をシミュレートし、PRBOとPRSHを比較した。 その結果, PRBOは調整するハイパーパラメータが少ないにもかかわらず, PRSHよりも著しく利益が高いことがわかった。 PRBOと実験のコードはオンラインで公開されている(https://github.com/HarmoniaLeo/PRZI-Bayesian-Optimisation)。

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