論文の概要: An intelligent algorithmic trading based on a risk-return reinforcement learning algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10707v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 03:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 14:02:46.518441
• Title: An intelligent algorithmic trading based on a risk-return reinforcement learning algorithm
• Title（参考訳）: リスク・リターン強化学習アルゴリズムに基づく知的アルゴリズム取引
• Authors: Boyi Jin
• Abstract要約: 本稿では,改良された深部強化学習アルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化モデルを提案する。 提案アルゴリズムはアクター・クリティカル・アーキテクチャに基づいており、クリティカル・ネットワークの主な課題はポートフォリオ累積リターンの分布を学習することである。 Ape-xと呼ばれるマルチプロセスを用いて、深層強化学習訓練の高速化を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This scientific paper propose a novel portfolio optimization model using an improved deep reinforcement learning algorithm. The objective function of the optimization model is the weighted sum of the expectation and value at risk(VaR) of portfolio cumulative return. The proposed algorithm is based on actor-critic architecture, in which the main task of critical network is to learn the distribution of portfolio cumulative return using quantile regression, and actor network outputs the optimal portfolio weight by maximizing the objective function mentioned above. Meanwhile, we exploit a linear transformation function to realize asset short selling. Finally, A multi-process method is used, called Ape-x, to accelerate the speed of deep reinforcement learning training. To validate our proposed approach, we conduct backtesting for two representative portfolios and observe that the proposed model in this work is superior to the benchmark strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,改良深層強化学習アルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化モデルを提案する。 最適化モデルの目的関数は、ポートフォリオ累積リターンのリスク(var)における期待値と価値の重み付け和である。 提案アルゴリズムはアクター・クリティカル・アーキテクチャに基づいており、クリティカル・ネットワークの主な課題は、量子回帰を用いてポートフォリオ累積リターンの分布を学習することであり、アクター・ネットワークは上記の目的関数を最大化することで最適なポートフォリオ重みを出力する。 一方,資産短期販売を実現するために線形変換関数を利用する。 最後に、深層強化学習の高速化のために、ap-xと呼ばれるマルチプロセス法が用いられる。 提案手法を検証するために,2つのポートフォリオのバックテストを実施し,提案手法がベンチマーク手法よりも優れていることを確認する。

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