論文の概要: A Novel Deep Reinforcement Learning Based Automated Stock Trading System Using Cascaded LSTM Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02721v2
• Date: Wed, 26 Jul 2023 09:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 16:13:25.013011
• Title: A Novel Deep Reinforcement Learning Based Automated Stock Trading System Using Cascaded LSTM Networks
• Title（参考訳）: カスケードlstmネットワークを用いた新しい深層強化学習型自動株式取引システム
• Authors: Jie Zou, Jiashu Lou, Baohua Wang, Sixue Liu
• Abstract要約: そこで我々は,まずLSTMを用いて日次データから時系列特徴を抽出し,抽出した特徴を訓練エージェントに供給する,DRLベースの株式取引システムを提案する。 米国の市場におけるDJIと中国の株式市場におけるSSE50の実験は、当社のモデルが累積リターンとシャープ比で従来のベースラインモデルを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.593955557310285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: More and more stock trading strategies are constructed using deep reinforcement learning (DRL) algorithms, but DRL methods originally widely used in the gaming community are not directly adaptable to financial data with low signal-to-noise ratios and unevenness, and thus suffer from performance shortcomings. In this paper, to capture the hidden information, we propose a DRL based stock trading system using cascaded LSTM, which first uses LSTM to extract the time-series features from stock daily data, and then the features extracted are fed to the agent for training, while the strategy functions in reinforcement learning also use another LSTM for training. Experiments in DJI in the US market and SSE50 in the Chinese stock market show that our model outperforms previous baseline models in terms of cumulative returns and Sharp ratio, and this advantage is more significant in the Chinese stock market, a merging market. It indicates that our proposed method is a promising way to build a automated stock trading system.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)アルゴリズムを用いて、より多くの株式取引戦略が構築されているが、ゲームコミュニティで広く使われているDRL手法は、信号対雑音比と不均一性の低い財務データに直接適応できないため、パフォーマンス上の欠点に悩まされている。 本稿では,まずLSTMを用いて日次データから時系列特徴を抽出し,次に抽出した特徴をトレーニングエージェントに供給し,強化学習における戦略関数もトレーニングにLSTMを使用する,DRLベースの株式取引システムを提案する。 米国市場におけるDJIと中国株式市場におけるSSE50の実験から、当社のモデルは累積リターンとシャープ比で従来のベースラインモデルよりも優れており、この優位性は、合併市場である中国株式市場においてより重要である。 提案手法は,自動株式取引システムを構築する上で有望な方法であることを示す。

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