論文の概要: A Scalable Reinforcement Learning-based System Using On-Chain Data for
Cryptocurrency Portfolio Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01599v1
- Date: Tue, 4 Jul 2023 09:38:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 17:39:08.874887
- Title: A Scalable Reinforcement Learning-based System Using On-Chain Data for
Cryptocurrency Portfolio Management
- Title（参考訳）: オンチェーンデータを用いたスケーラブル強化学習システムによる暗号ポートフォリオ管理
- Authors: Zhenhan Huang and Fumihide Tanaka
- Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドの暗号ポートフォリオ管理にオンチェーンデータを活用する新しいRLベースのシステムであるCryptoRLPMを提案する。
CryptoRLPMでは、オンチェーンデータを各暗号に対してテストして指定し、メトリクスの非効率性の問題を解決する。
3つのポートフォリオのバックテスト結果から、CryptoRLPMは、累積リターン率(ARR)、日次リターン率(DRR)、ソリティーノ比(SR)の点で、すべてのベースラインを上回っていることがわかる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: On-chain data (metrics) of blockchain networks, akin to company fundamentals,
provide crucial and comprehensive insights into the networks. Despite their
informative nature, on-chain data have not been utilized in reinforcement
learning (RL)-based systems for cryptocurrency (crypto) portfolio management
(PM). An intriguing subject is the extent to which the utilization of on-chain
data can enhance an RL-based system's return performance compared to baselines.
Therefore, in this study, we propose CryptoRLPM, a novel RL-based system
incorporating on-chain data for end-to-end crypto PM. CryptoRLPM consists of
five units, spanning from information comprehension to trading order execution.
In CryptoRLPM, the on-chain data are tested and specified for each crypto to
solve the issue of ineffectiveness of metrics. Moreover, the scalable nature of
CryptoRLPM allows changes in the portfolios' cryptos at any time. Backtesting
results on three portfolios indicate that CryptoRLPM outperforms all the
baselines in terms of accumulated rate of return (ARR), daily rate of return
(DRR), and Sortino ratio (SR). Particularly, when compared to Bitcoin,
CryptoRLPM enhances the ARR, DRR, and SR by at least 83.14%, 0.5603%, and
2.1767 respectively.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンネットワークのオンチェーンデータ(メトリックス)は、企業の基本と似ていて、ネットワークに対する重要かつ包括的な洞察を提供する。
その情報的性質にもかかわらず、オンチェーンデータは暗号(crypto)ポートフォリオ管理(pm)のための強化学習(rl)ベースのシステムでは利用されていない。
興味深い課題は、オンチェーンデータの利用によって、ベースラインと比較してRLベースのシステムの戻り性能が向上する範囲である。
そこで本研究では,エンドツーエンド暗号pmにオンチェーンデータを組み込んだ新しいrlベースシステムであるcryptorlpmを提案する。
cryptorlpmは情報理解から取引注文実行までの5つのユニットで構成される。
CryptoRLPMでは、オンチェーンデータを各暗号に対してテストして指定し、メトリクスの非効率性の問題を解決する。
さらに、CryptoRLPMのスケーラブルな性質により、いつでもポートフォリオの暗号を変更することができる。
3つのポートフォリオのバックテスト結果から、CryptoRLPMは、累積リターン率(ARR)、毎日リターン率(DRR)、ソルティーノ比(SR)の点で、すべてのベースラインを上回ります。
特にBitcoinと比較して、CryptoRLPMはARR、DRR、SRをそれぞれ83.14%、0.5603%、および2.1767で強化している。
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