論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Cryptocurrency Trading: Practical Approach to Address Backtest Overfitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05559v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 19:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:27:30.847676
• Title: Deep Reinforcement Learning for Cryptocurrency Trading: Practical Approach to Address Backtest Overfitting
• Title（参考訳）: 暗号通貨取引のための深層強化学習--バックテストオーバーフィッティングへの実践的アプローチ
• Authors: Berend Gort, Xiao-Yang Liu, Xinghang Sun, Jiechao Gao, Shuaiyu Chen, Christina Dan Wang
• Abstract要約: 深層強化学習を用いた暗号通貨取引のバックテストオーバーフィッティングに対処する実践的アプローチを提案する。 我々はDRLエージェントを訓練し、過剰適合の確率を推定し、過適合のエージェントを拒絶し、良好な取引性能の機会を増大させる。 過度に適合しない深層強化学習エージェントは、過剰適合エージェントよりもシャープ比が高く、均等な重量戦略、S&P DBM指数が示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.69458914236069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing profitable and reliable trading strategies is challenging in the highly volatile cryptocurrency market. Existing works applied deep reinforcement learning methods and optimistically reported increased profits in backtesting, which may suffer from the false positive issue due to overfitting. In this paper, we propose a practical approach to address backtest overfitting for cryptocurrency trading using deep reinforcement learning. First, we formulate the detection of backtest overfitting as a hypothesis test. Then, we train the DRL agents, estimate the probability of overfitting, and reject the overfitted agents, increasing the chance of good trading performance. Finally, on 10 cryptocurrencies over a testing period from 05/01/2022 to 06/27/2022 (during which the crypto market crashed two times), we show that the less overfitted deep reinforcement learning agents have a higher Sharpe ratio than that of more over-fitted agents, an equal weight strategy, and the S&P DBM Index (market benchmark), offering confidence in possible deployment to a real market.
• Abstract（参考訳）: 非常に不安定な暗号通貨市場では、利益と信頼性の高いトレーディング戦略を設計することは困難である。 既存の研究は深層強化学習法を適用し、過剰適合による偽陽性の問題に苦しむバックテストの利益を楽観的に報告している。 本稿では,深層強化学習を用いた暗号通貨取引のバックテストオーバーフィットに対処する実践的アプローチを提案する。 まず, 仮説テストとして, バックテストオーバーフィットの検出を定式化する。 そして、DRLエージェントを訓練し、過適合の確率を推定し、過適合のエージェントを拒絶し、良好な取引性能の可能性が高まる。 最後に、05/01/2022から06/27/2022(暗号市場が2回クラッシュしている間に)までの試験期間における10の暗号について、未適合の深層強化学習エージェントは、過適合のエージェントよりもシャープ比が高く、均等な重量戦略、S&P DBM指数(市場ベンチマーク)が示され、実際の市場への展開の信頼性を提供する。

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