論文の概要: An Ensemble Method of Deep Reinforcement Learning for Automated Cryptocurrency Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00626v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 04:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 11:33:22.979753
• Title: An Ensemble Method of Deep Reinforcement Learning for Automated Cryptocurrency Trading
• Title（参考訳）: 自動暗号通貨取引のための深層強化学習の一手法
• Authors: Shuyang Wang and Diego Klabjan
• Abstract要約: 深層強化学習アルゴリズムにより訓練された貿易戦略の一般化性能を向上させるためのアンサンブル手法を提案する。 提案手法は, 深層強化学習戦略とパッシブ投資戦略のベンチマークと比較し, サンプル外性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78239969166596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an ensemble method to improve the generalization performance of trading strategies trained by deep reinforcement learning algorithms in a highly stochastic environment of intraday cryptocurrency portfolio trading. We adopt a model selection method that evaluates on multiple validation periods, and propose a novel mixture distribution policy to effectively ensemble the selected models. We provide a distributional view of the out-of-sample performance on granular test periods to demonstrate the robustness of the strategies in evolving market conditions, and retrain the models periodically to address non-stationarity of financial data. Our proposed ensemble method improves the out-of-sample performance compared with the benchmarks of a deep reinforcement learning strategy and a passive investment strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,日々の暗号通貨ポートフォリオ取引の高度に確率的な環境において,深層強化学習アルゴリズムにより訓練されたトレーディング戦略の一般化性能を向上させるアンサンブル手法を提案する。 複数の検証期間を評価するモデル選択法を採用し、選択したモデルを効果的にアンサンブルするための新しい混合分布ポリシーを提案する。 金融データの非定常性に対処するために,市場状況の発展における戦略の堅牢性を示すため,粒度テスト期間におけるサンプル外性能の分布的ビューを提供し,モデルを定期的に再訓練する。 提案手法は,深層強化学習戦略とパッシブ投資戦略のベンチマークと比較し,サンプル外の性能を向上させる。

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