論文の概要: Neural Augmented Kalman Filtering with Bollinger Bands for Pairs Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15448v2
- Date: Fri, 1 Sep 2023 09:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 17:29:40.038239
- Title: Neural Augmented Kalman Filtering with Bollinger Bands for Pairs Trading
- Title（参考訳）: ボリンジャーバンドを用いたニューラル拡張カルマンフィルタによるペア取引
- Authors: Amit Milstein, Haoran Deng, Guy Revach, Hai Morgenstern and Nir
Shlezinger
- Abstract要約: ペア・トレーディング(英: Pairs trading)は、ペア・アセット間の関係の監視に基づいてその政策を決定する取引技法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、ペアワイズ関係をガウスノイズを持つ線形空間状態(SS)モデルとして記述することに依存する。
我々は,KF支援BB取引の運用を強化する深層学習支援政策であるKalmenNet-aided Bollinger Bands Pairs Trading (KBPT)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.114211514750547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pairs trading is a family of trading techniques that determine their policies
based on monitoring the relationships between pairs of assets. A common pairs
trading approach relies on describing the pair-wise relationship as a linear
Space State (SS) model with Gaussian noise. This representation facilitates
extracting financial indicators with low complexity and latency using a Kalman
Filter (KF), that are then 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 KalmenNet-aided Bollinger
bands Pairs Trading (KBPT), a deep learning aided policy that augments the
operation of KF-aided BB trading. KBPT is designed by formulating an extended
SS model for pairs trading that approximates their relationship as holding
partial co-integration. This SS model is utilized by a trading policy that
augments KF-BB trading with a dedicated neural network based on the KalmanNet
architecture. The resulting KBPT is trained in a two-stage manner which first
tunes the tracking algorithm in an unsupervised manner independently of the
trading task, followed by its adaptation to track the financial indicators to
maximize revenue while approximating BB with a differentiable mapping. KBPT
thus leverages data to overcome the approximated nature of the SS model,
converting the KF-BB policy into a trainable model. We empirically demonstrate
that our proposed KBPT systematically yields improved revenue compared with
model-based and data-driven benchmarks over various different assets.
- Abstract（参考訳）: ペア・トレーディング(英: Pairs trading)は、ペア・アセット間の関係の監視に基づいてその政策を決定する取引技法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、ペアワイズ関係をガウスノイズを持つ線形空間状態(SS)モデルとして記述することに依存する。
この表現は、カルマンフィルタ(kf)を使用して、複雑さとレイテンシの低い金融指標を抽出し、ボルリンガーバンド(bb)のような古典的なポリシーで処理する。
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トレーディングの運用を強化する深層学習支援政策であるKalmenNet-aided Bollinger bands Pairs Trading (KBPT)を提案する。
kbpt は、部分的共積分の保持としてそれらの関係を近似する対取引のための拡張 ss モデルを定式化したものである。
このSSモデルは、KF-BBトレーディングをKalmanNetアーキテクチャに基づいた専用ニューラルネットワークで強化するトレーディングポリシーによって利用される。
KBPTは、2段階の方法で訓練され、まず取引タスクとは無関係に追跡アルゴリズムを教師なしに調整し、続いて金融指標を追跡して収益を最大化し、BBを異なるマッピングで近似する。
KBPTはデータを利用してSSモデルの近似特性を克服し、KF-BBポリシーをトレーニング可能なモデルに変換する。
提案したKBPTは,様々な資産におけるモデルベースおよびデータ駆動ベンチマークと比較して,体系的に収益が向上することを示す。
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