Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating Synergistic Formulaic Alpha Collections via Reinforcement Learning

論文の概要: Generating Synergistic Formulaic Alpha Collections via Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12964v1
Date: Thu, 25 May 2023 13:41:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-26 01:11:19.332683
Title: Generating Synergistic Formulaic Alpha Collections via Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による相乗的形式的アルファコレクションの生成
Authors: Shuo Yu, Hongyan Xue, Xiang Ao, Feiyang Pan, Jia He, Dandan Tu, and Qing He
Abstract要約: 我々は、相乗的なアルファの集合のマイニングを優先する新しいアルファマイニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、これまでのアプローチよりも高いリターンを達成することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.589583396095225
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the field of quantitative trading, it is common practice to transform raw historical stock data into indicative signals for the market trend. Such signals are called alpha factors. Alphas in formula forms are more interpretable and thus favored by practitioners concerned with risk. In practice, a set of formulaic alphas is often used together for better modeling precision, so we need to find synergistic formulaic alpha sets that work well together. However, most traditional alpha generators mine alphas one by one separately, overlooking the fact that the alphas would be combined later. In this paper, we propose a new alpha-mining framework that prioritizes mining a synergistic set of alphas, i.e., it directly uses the performance of the downstream combination model to optimize the alpha generator. Our framework also leverages the strong exploratory capabilities of reinforcement learning~(RL) to better explore the vast search space of formulaic alphas. The contribution to the combination models' performance is assigned to be the return used in the RL process, driving the alpha generator to find better alphas that improve upon the current set. Experimental evaluations on real-world stock market data demonstrate both the effectiveness and the efficiency of our framework for stock trend forecasting. The investment simulation results show that our framework is able to achieve higher returns compared to previous approaches.
Abstract（参考訳）: 量的取引の分野では、生株データを市場動向を示す指標に転換することが一般的である。このような信号はアルファ因子と呼ばれる。公式形式のアルファはより解釈可能であるため、リスクに関する実践者から好まれる。実際、一組の定式アルファはより正確なモデリングのためにしばしば一緒に使用されるので、相乗的な定式アルファ集合がうまく働く必要がある。しかし、ほとんどの伝統的なアルファ生成器はアルファを個別に採掘し、後にアルファが結合されるという事実を見渡した。本稿では,新しいアルファマイニングフレームワークを提案する。アルファ生成器の最適化のために,下流の組み合わせモデルの性能を直接利用するという,相乗的なアルファセットのマイニングを優先する。我々のフレームワークはまた、強化学習(RL)の強力な探索能力を活用し、公式アルファの広大な探索空間をよりよく探索する。組み合わせモデルの性能への貢献は、RLプロセスで使用されるリターンに割り当てられ、アルファジェネレータを駆動して、現在のセットを改善したより良いアルファを見つける。実世界の株式市場データの実験的評価は, 株価トレンド予測のための枠組みの有効性と有効性を示している。投資シミュレーションの結果,我々のフレームワークは従来の手法に比べて高いリターンを達成できることがわかった。

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