論文の概要: A Framework for Empowering Reinforcement Learning Agents with Causal
Analysis: Enhancing Automated Cryptocurrency Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09462v1
- Date: Sat, 14 Oct 2023 01:08:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 20:24:52.354856
- Title: A Framework for Empowering Reinforcement Learning Agents with Causal
Analysis: Enhancing Automated Cryptocurrency Trading
- Title（参考訳）: 因果解析による強化学習エージェントの強化のためのフレームワーク:自動暗号取引の強化
- Authors: Rasoul Amirzadeh, Dhananjay Thiruvady, Asef Nazari, Mong Shan Ee
- Abstract要約: 本研究の目的は,5つの暗号通貨を対象とした強化学習に基づく自動取引システムを開発することである。
本稿では,意思決定支援システムとしてのフレームワークCausalReinforceNetを紹介する。
我々はCausalReinforceNetフレームワークを用いて,それぞれ異なる強化学習アルゴリズムに基づいて2つのエージェントを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5683566370372715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite advances in artificial intelligence-enhanced trading methods,
developing a profitable automated trading system remains challenging in the
rapidly evolving cryptocurrency market. This study aims to address these
challenges by developing a reinforcement learning-based automated trading
system for five popular altcoins~(cryptocurrencies other than Bitcoin): Binance
Coin, Ethereum, Litecoin, Ripple, and Tether. To this end, we present
CausalReinforceNet, a framework framed as a decision support system. Designed
as the foundational architecture of the trading system, the CausalReinforceNet
framework enhances the capabilities of the reinforcement learning agent through
causal analysis. Within this framework, we use Bayesian networks in the feature
engineering process to identify the most relevant features with causal
relationships that influence cryptocurrency price movements. Additionally, we
incorporate probabilistic price direction signals from dynamic Bayesian
networks to enhance our reinforcement learning agent's decision-making. Due to
the high volatility of the cryptocurrency market, we design our framework to
adopt a conservative approach that limits sell and buy position sizes to manage
risk. We develop two agents using the CausalReinforceNet framework, each based
on distinct reinforcement learning algorithms. The results indicate that our
framework substantially surpasses the Buy-and-Hold benchmark strategy in
profitability. Additionally, both agents generated notable returns on
investment for Binance Coin and Ethereum.
- Abstract（参考訳）: 人工知能による取引手法の進歩にもかかわらず、急速に発展する暗号通貨市場では、利益の出る自動取引システムの開発が困難なままである。
本研究は,Binance Coin, Ethereum, Litecoin, Ripple, Tetherの5つの人気アルトコイン(ビットコイン以外の暗号通貨)を対象とした強化学習ベースの自動取引システムを開発することで,これらの課題に対処することを目的とする。
そこで我々は,意思決定支援システムとしてのフレームワークCausalReinforceNetを提案する。
取引システムの基盤アーキテクチャとして設計されたcausalreinforcenetフレームワークは、因果分析を通じて強化学習エージェントの能力を高める。
このフレームワークでは、機能エンジニアリングプロセスでベイズネットワークを使用して、暗号通貨の価格変動に影響を与える因果関係を持つ最も関連する特徴を特定します。
さらに,動的ベイズネットワークからの確率的価格方向シグナルを取り入れ,強化学習エージェントの意思決定を強化する。
暗号通貨市場の高ボラティリティのため、我々はリスク管理のために販売と購入を制限する保守的なアプローチを採用するための枠組みを設計します。
我々はCausalReinforceNetフレームワークを用いて,それぞれ異なる強化学習アルゴリズムに基づいて2つのエージェントを開発する。
その結果、当社のフレームワークは利益率における買い持ちベンチマーク戦略を大幅に上回っていることがわかった。
さらに、両エージェントはbinance coinとethereumの投資に対して顕著なリターンを生み出した。
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