論文の概要: Quantitative Trading using Deep Q Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06037v2
• Date: Sun, 23 Feb 2025 14:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:39:26.356198
• Title: Quantitative Trading using Deep Q Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた量的トレーディング
• Authors: Soumyadip Sarkar,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ロボット工学、ゲーム、自律システムなど、多くの分野で使用されている機械学習のサブフィールドである。 本稿では,RLを量的トレーディングに利用し,RLに基づくトレーディングアルゴリズムに基づくケーススタディを報告する。 その結果、RLは定量取引に有用なツールであり、従来の取引アルゴリズムよりも優れた性能を発揮することが示された。
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• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a subfield of machine learning that has been used in many fields, such as robotics, gaming, and autonomous systems. There has been growing interest in using RL for quantitative trading, where the goal is to make trades that generate profits in financial markets. This paper presents the use of RL for quantitative trading and reports a case study based on an RL-based trading algorithm. The results show that RL can be a useful tool for quantitative trading and can perform better than traditional trading algorithms. The use of reinforcement learning for quantitative trading is a promising area of research that can help develop more sophisticated and efficient trading systems. Future research can explore the use of other reinforcement learning techniques, the use of other data sources, and the testing of the system on a range of asset classes. Together, our work shows the potential in the use of reinforcement learning for quantitative trading and the need for further research and development in this area. By developing the sophistication and efficiency of trading systems, it may be possible to make financial markets more efficient and generate higher returns for investors.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ロボット工学、ゲーム、自律システムなど、多くの分野で使用されている機械学習のサブフィールドである。 量的トレーディングにRLを使うことへの関心が高まっており、金融市場で利益を生み出す貿易を目標としている。 本稿では,RLを量的トレーディングに利用し,RLに基づくトレーディングアルゴリズムに基づくケーススタディを報告する。 その結果、RLは定量取引に有用なツールであり、従来の取引アルゴリズムよりも優れた性能を発揮することが示された。 量的取引における強化学習の利用は、より高度で効率的な取引システムを開発するのに役立つ、有望な研究分野である。 今後の研究は、他の強化学習技術の使用、他のデータソースの使用、および様々な資産クラスにおけるシステムのテストについて調べることができる。 本研究は, 定量的取引における強化学習の活用の可能性と, この分野におけるさらなる研究・開発の必要性を示すものである。 トレーディングシステムの高度化と効率化により、金融市場をより効率的にし、投資家に高いリターンをもたらすことができるかもしれない。

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