論文の概要: Quantitative Trading using Deep Q Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06037v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 11:57:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-16 22:06:35.745929
- Title: Quantitative Trading using Deep Q Learning
- Title（参考訳）: 深層q学習による量的取引
- Authors: Soumyadip Sarkar
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ロボット工学、ゲームプレイ、自律システムなど、さまざまな用途で使用されている機械学習の分野である。
本稿では,量的取引におけるRLの利用について検討し,RLに基づく取引アルゴリズムのケーススタディを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has been
used in a variety of applications such as robotics, game playing, and
autonomous systems. In recent years, there has been growing interest in
applying RL to quantitative trading, where the goal is to make profitable
trades in financial markets. This paper explores the use of RL in quantitative
trading and presents a case study of a RL-based trading algorithm. The results
show that RL can be a powerful tool for quantitative trading, and that it has
the potential to outperform traditional trading algorithms. The use of
reinforcement learning in quantitative trading represents a promising area of
research that can potentially lead to the development of more sophisticated and
effective trading systems. Future work could explore the use of alternative
reinforcement learning algorithms, incorporate additional data sources, and
test the system on different asset classes. Overall, our research demonstrates
the potential of using reinforcement learning in quantitative trading and
highlights the importance of continued research and development in this area.
By developing more sophisticated and effective trading systems, we can
potentially improve the efficiency of financial markets and generate greater
returns for investors.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ロボット工学、ゲームプレイ、自律システムなど、さまざまな用途で使用されている機械学習の分野である。
近年、RLを量的トレーディングに適用することへの関心が高まっており、金融市場で利益のあるトレーディングを行うことが目標となっている。
本稿では,量的取引におけるRLの利用について検討し,RLに基づく取引アルゴリズムのケーススタディを示す。
その結果,RLは量的トレーディングの強力なツールであり,従来のトレーディングアルゴリズムより優れている可能性が示唆された。
量的取引における強化学習の利用は、より高度で効果的な取引システムの開発につながる可能性がある研究の有望な領域である。
将来の研究は、代替強化学習アルゴリズムの使用を探求し、追加のデータソースを取り入れ、異なるアセットクラスでシステムをテストする。
本研究は, 定量的取引における強化学習の可能性を示し, この分野における継続的な研究・開発の重要性を強調した。
より洗練された効果的な取引システムを開発することで、金融市場の効率を改善し、投資家のリターンを高めることができる。
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