論文の概要: Predictive Crypto-Asset Automated Market Making Architecture for
Decentralized Finance using Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01346v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 01:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 19:19:34.333457
- Title: Predictive Crypto-Asset Automated Market Making Architecture for
Decentralized Finance using Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた分散型金融のための予測暗号資産自動市場形成アーキテクチャ
- Authors: Tristan Lim
- Abstract要約: 本研究は、オンチェーンの保持と決済機能を備えた引用駆動型予測自動市場メーカー(AMM)プラットフォームを提案する。
提案アーキテクチャは,暗号AMMプロトコルであるUnixwap V3への拡張であり,分散とすべり損失の低減を目的とした新たな市場均衡価格を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The study proposes a quote-driven predictive automated market maker (AMM)
platform with on-chain custody and settlement functions, alongside off-chain
predictive reinforcement learning capabilities to improve liquidity provision
of real-world AMMs. The proposed AMM architecture is an augmentation to the
Uniswap V3, a cryptocurrency AMM protocol, by utilizing a novel market
equilibrium pricing for reduced divergence and slippage loss. Further, the
proposed architecture involves a predictive AMM capability, utilizing a deep
hybrid Long Short-Term Memory (LSTM) and Q-learning reinforcement learning
framework that looks to improve market efficiency through better forecasts of
liquidity concentration ranges, so liquidity starts moving to expected
concentration ranges, prior to asset price movement, so that liquidity
utilization is improved. The augmented protocol framework is expected have
practical real-world implications, by (i) reducing divergence loss for
liquidity providers, (ii) reducing slippage for crypto-asset traders, while
(iii) improving capital efficiency for liquidity provision for the AMM
protocol. To our best knowledge, there are no known protocol or literature that
are proposing similar deep learning-augmented AMM that achieves similar capital
efficiency and loss minimization objectives for practical real-world
applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,実世界のammの流動性向上のためのオフチェーン予測強化学習機能と合わせて,オンチェーン保持機能と決済機能を備えた見積駆動予測自動化マーケットメーカ(amm)プラットフォームを提案する。
提案アーキテクチャは,暗号AMMプロトコルであるUnixwap V3への拡張であり,分散とすべり損失の低減を目的とした新たな市場均衡価格を利用する。
さらに, 提案アーキテクチャは, 流動性集中範囲の予測精度の向上による市場効率の向上を図り, 資産価格の動きに先立って, 期待濃度範囲に流動性が移行し, 流動性利用が向上する, 深層ハイブリッドLong Short-Term Memory (LSTM) とQラーニング強化学習フレームワークを活用した予測的AMM機能を含む。
拡張プロトコルフレームワークは,現実的な影響を期待できる。
(i)流動性提供者における分岐損失の低減
(ii)暗号通貨トレーダーの滑り落ちの低減
(iii)ammプロトコルの流動性確保のための資本効率の向上。
我々の知る限り、実際の実世界の応用において、同様の資本効率と損失最小化の目標を達成する、類似の深層学習強化AMMを提案するプロトコルや文献は知られていない。
関連論文リスト
- RediSwap: MEV Redistribution Mechanism for CFMMs [6.475701705193783]
アプリケーションレベルでの最大抽出可能価値(MEV)の取得と,ユーザおよび流動性プロバイダ間での返金を目的とした,新たなAMMであるRediSwapを紹介した。
RediSwapの中核となるのは、AMMプール内の調停機会を管理するMEV再分配機構である。
我々は、我々のメカニズムがインセンティブに適合し、シビルに耐性があることを証明し、仲裁者が容易に参加できることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T05:11:41Z) - Enhancing Financial Data Visualization for Investment Decision-Making [0.04096453902709291]
本稿では,ストックダイナミクスを予測するLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの可能性について検討する。
この研究は、複雑なパターンをキャプチャするLSTMの能力を高めるために、複数の特徴を取り入れている。
LSTMには25日間のタイムステップで重要な価格とボリューム特性が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-09T07:53:25Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z) - IMM: An Imitative Reinforcement Learning Approach with Predictive
Representation Learning for Automatic Market Making [33.23156884634365]
強化学習技術は量的取引において顕著な成功を収めた。
既存のRLベースのマーケットメイキング手法のほとんどは、単価レベルの戦略の最適化に重点を置いている。
Imitative Market Maker (IMM) は、準最適信号に基づく専門家の知識と直接的な政策相互作用の両方を活用する新しいRLフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T11:04:09Z) - Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。
我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z) - Uniswap Liquidity Provision: An Online Learning Approach [49.145538162253594]
分散取引所(DEX)は、テクノロジーを活用した新しいタイプのマーケットプレイスである。
そのようなDECの1つ、Unixwap v3は、流動性プロバイダが資金のアクティブな価格間隔を指定することで、より効率的に資金を割り当てることを可能にする。
これにより、価格間隔を選択するための最適な戦略を見出すことが問題となる。
我々は、この問題を非確率的な報酬を伴うオンライン学習問題として定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:21:40Z) - QLAMMP: A Q-Learning Agent for Optimizing Fees on Automated Market
Making Protocols [5.672898304129217]
本稿では,所定のAMMプロトコルの最適料金率を学習し,係数を活用するQ-Learning Agent for Market Making Protocols (QLAMMP) を開発する。
QLAMMPは、すべてのシミュレートされたテスト条件下で、その静的な性能を一貫して上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-28T00:30:45Z) - Predicting Status of Pre and Post M&A Deals Using Machine Learning and
Deep Learning Techniques [0.0]
リスク仲裁または合併仲裁は、M&A取引の成功を推測する投資戦略である。
事前の取引状況の予測は、リスク仲裁者にとって非常に重要である。
本稿では,買収成功予測問題に対するMLとDLに基づく手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-05T21:26:45Z) - Adaptive Stochastic ADMM for Decentralized Reinforcement Learning in
Edge Industrial IoT [106.83952081124195]
強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 意思決定および最適制御プロセスのための有望な解法として広く研究されている。
本稿では,Adaptive ADMM (asI-ADMM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは通信コストやスケーラビリティの観点から技術状況よりも優れており,複雑なIoT環境に適応できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T16:49:07Z) - Softmax with Regularization: Better Value Estimation in Multi-Agent
Reinforcement Learning [72.28520951105207]
q$-learningの過大評価は、シングルエージェント強化学習で広く研究されている重要な問題である。
ベースラインから逸脱する大きな関節動作値をペナライズする,新たな正規化ベースの更新方式を提案する。
本手法は,StarCraft IIマイクロマネジメントの課題に対して,一貫した性能向上を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-22T14:18:39Z) - Deep Stock Predictions [58.720142291102135]
本稿では,Long Short Term Memory (LSTM) ニューラルネットワークを用いてポートフォリオ最適化を行うトレーディング戦略の設計について考察する。
次に、LSTMのトレーニングに使用する損失関数をカスタマイズし、利益を上げる。
カスタマイズされた損失関数を持つLSTMモデルは、ARIMAのような回帰ベースライン上でのトレーニングボットの性能を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-08T23:37:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。