論文の概要: Cryptocurrency Portfolio Optimization by Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01148v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 12:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:02:21.418009
• Title: Cryptocurrency Portfolio Optimization by Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる暗号ポートフォリオ最適化
• Authors: Quoc Minh Nguyen, Dat Thanh Tran, Juho Kanniainen, Alexandros Iosifidis, Moncef Gabbouj
• Abstract要約: 本稿では,これらの投資商品を活用するために,ニューラルネットワークに基づく効果的なアルゴリズムを提案する。 シャープ比を最大化するために、各アセットの割り当て重量を時間間隔で出力するディープニューラルネットワークを訓練する。 ネットワークの特定の資産に対するバイアスを規制する新たな損失項を提案し,最小分散戦略に近い割り当て戦略をネットワークに学習させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.20955733184398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many cryptocurrency brokers nowadays offer a variety of derivative assets that allow traders to perform hedging or speculation. This paper proposes an effective algorithm based on neural networks to take advantage of these investment products. The proposed algorithm constructs a portfolio that contains a pair of negatively correlated assets. A deep neural network, which outputs the allocation weight of each asset at a time interval, is trained to maximize the Sharpe ratio. A novel loss term is proposed to regulate the network's bias towards a specific asset, thus enforcing the network to learn an allocation strategy that is close to a minimum variance strategy. Extensive experiments were conducted using data collected from Binance spanning 19 months to evaluate the effectiveness of our approach. The backtest results show that the proposed algorithm can produce neural networks that are able to make profits in different market situations.
• Abstract（参考訳）: 多くの暗号通貨ブローカーは様々なデリバティブ資産を提供しており、トレーダーがヘッジや投機を行うことができる。 本稿では、これらの投資商品を利用するニューラルネットワークに基づく効果的なアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,一対の負相関資産を含むポートフォリオを構成する。 シャープ比を最大化するために、各アセットの割り当て重量を時間間隔で出力するディープニューラルネットワークを訓練する。 ネットワークの特定の資産に対するバイアスを規制するために、ネットワークに最小分散戦略に近い割り当て戦略を学ぶよう強制するために、新たな損失項が提案されている。 提案手法の有効性を評価するため,19ヶ月にわたるBinanceのデータを用いて大規模な実験を行った。 バックテストの結果,提案アルゴリズムは,異なる市場状況で利益を出せるニューラルネットワークを生成できることが示された。

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