論文の概要: KALMANBOT: KalmanNet-Aided Bollinger Bands for Pairs Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15448v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 15:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 12:02:15.569318
• Title: KALMANBOT: KalmanNet-Aided Bollinger Bands for Pairs Trading
• Title（参考訳）: KALMANBOT:KalmanNet支援のPairsトレーディング用ボーリングバンド
• Authors: Haoran Deng, Guy Revach, Hai Morgenstern and Nir Shlezinger
• Abstract要約: 我々はKF支援BBポリシーの利点を保存し,データを活用してSSモデルの近似特性を克服するデータ支援政策であるKalmanBOTを提案する。 我々は、KalmanBOTがモデルベースやデータ駆動ベンチマークと比較すると、報酬の改善を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.81710677481087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pairs trading is a family of trading policies based on monitoring the relationships between pairs of assets. A common pairs trading approach relies on state space (SS) modeling, from which financial indicators can be obtained with low complexity and latency using a Kalman filter (KF), and processed using classic policies such as Bollinger bands (BB). However, such SS models are inherently approximated and mismatched, often degrading the revenue. In this work we propose KalmanBOT, a data-aided policy that preserves the advantages of KF-aided BB policies while leveraging data to overcome the approximated nature of the SS model. We adopt the recent KalmanNet architecture, and approximate the BB policy with a differentiable mapping, converting the policy into a trainable model. We empirically demonstrate that KalmanBOT yields improved rewards compared with model-based and data-driven benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ペア・トレーディング(英: pairs trading)は、資産のペア間の関係を監視するトレーディング・ポリシーのファミリーである。 共通のペアトレーディングアプローチは状態空間(SS)モデリングに依存しており、Kalmanフィルタ(KF)を用いて金融指標を低複雑性で取得し、Bollinger Bands(BB)のような古典的なポリシーを用いて処理することができる。 しかし、そのようなSSモデルは本質的に近似され、不一致であり、しばしば収益を低下させる。 本研究では,KF支援BBポリシーの利点を保存し,データを活用してSSモデルの近似特性を克服するデータ支援政策であるKalmanBOTを提案する。 我々は最近のKalmanNetアーキテクチャを採用し、BBポリシーを微分可能なマッピングで近似し、ポリシーをトレーニング可能なモデルに変換する。 KalmanBOTはモデルベースやデータ駆動型ベンチマークと比較して報酬が向上することを示す。

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