論文の概要: Harnessing Deep Q-Learning for Enhanced Statistical Arbitrage in
High-Frequency Trading: A Comprehensive Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10718v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 06:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:12:33.411395
- Title: Harnessing Deep Q-Learning for Enhanced Statistical Arbitrage in
High-Frequency Trading: A Comprehensive Exploration
- Title（参考訳）: 高周波取引における高次統計量化のための深いQ-Learning:包括的探索
- Authors: Soumyadip Sarkar
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、エージェントが環境と対話することで学習する機械学習の分野である。
本稿では,HFT(High-Frequency Trading)シナリオに適した統計仲裁手法におけるRLの統合について述べる。
広範なシミュレーションやバックテストを通じて、RLはトレーディング戦略の適応性を高めるだけでなく、収益性指標の改善やリスク調整されたリターンの期待も示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The realm of High-Frequency Trading (HFT) is characterized by rapid
decision-making processes that capitalize on fleeting market inefficiencies. As
the financial markets become increasingly competitive, there is a pressing need
for innovative strategies that can adapt and evolve with changing market
dynamics. Enter Reinforcement Learning (RL), a branch of machine learning where
agents learn by interacting with their environment, making it an intriguing
candidate for HFT applications. This paper dives deep into the integration of
RL in statistical arbitrage strategies tailored for HFT scenarios. By
leveraging the adaptive learning capabilities of RL, we explore its potential
to unearth patterns and devise trading strategies that traditional methods
might overlook. We delve into the intricate exploration-exploitation trade-offs
inherent in RL and how they manifest in the volatile world of HFT. Furthermore,
we confront the challenges of applying RL in non-stationary environments,
typical of financial markets, and investigate methodologies to mitigate
associated risks. Through extensive simulations and backtests, our research
reveals that RL not only enhances the adaptability of trading strategies but
also shows promise in improving profitability metrics and risk-adjusted
returns. This paper, therefore, positions RL as a pivotal tool for the next
generation of HFT-based statistical arbitrage, offering insights for both
researchers and practitioners in the field.
- Abstract（参考訳）: 高周波取引(hft)の領域は、市場の非効率性に乗じた迅速な意思決定プロセスによって特徴づけられる。
金融市場がますます競争力を持つようになるにつれて、市場のダイナミクスの変化に適応し発展できる革新的戦略が求められている。
強化学習(rl)は、エージェントが環境と対話することで学習し、hftアプリケーションにとって興味深い候補となる機械学習の分野である。
本稿では,HFTシナリオに適した統計仲裁戦略におけるRLの統合について述べる。
RLの適応学習能力を活用することで、パターンを抽出し、従来の手法が見逃す可能性のあるトレーディング戦略を考案する可能性を探る。
我々は、RL固有の複雑な探査・探査のトレードオフと、それがHFTの揮発性世界でどのように現れるのかを掘り下げる。
さらに、金融市場の典型である非定常環境におけるRL適用の課題に直面し、関連するリスクを軽減するための方法論を検討する。
広範なシミュレーションとバックテストを通じて、rlはトレーディング戦略の適応性を高めるだけでなく、収益性指標やリスク調整済みリターンを改善する可能性も示しています。
そこで本稿では,次世代のHFT統計仲裁においてRLを重要なツールとして位置づけ,この分野の研究者と実践者の両方に洞察を提供する。
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