論文の概要: Learning the Market: Sentiment-Based Ensemble Trading Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01441v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 06:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:09:33.421400
• Title: Learning the Market: Sentiment-Based Ensemble Trading Agents
• Title（参考訳）: 市場を学習する:感覚に基づくアンサンブル取引エージェント
• Authors: Andrew Ye, James Xu, Vidyut Veedgav, Yi Wang, Yifan Yu, Daniel Yan, Ryan Chen, Vipin Chaudhary, Shuai Xu,
• Abstract要約: 株価取引のための感情分析と深層強化学習アンサンブルアルゴリズムの統合について検討する。 当社のアプローチは、利益があり、堅牢で、リスク最小限の戦略をもたらすことを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.005352154557397
• License:
• Abstract: We propose and study the integration of sentiment analysis and deep reinforcement learning ensemble algorithms for stock trading by evaluating strategies capable of dynamically altering their active agent given the concurrent market environment. In particular, we design a simple-yet-effective method for extracting financial sentiment and combine this with improvements on existing trading agents, resulting in a strategy that effectively considers both qualitative market factors and quantitative stock data. We show that our approach results in a strategy that is profitable, robust, and risk-minimal - outperforming the traditional ensemble strategy as well as single agent algorithms and market metrics. Our findings suggest that the conventional practice of switching and reevaluating agents in ensemble every fixed-number of months is sub-optimal, and that a dynamic sentiment-based framework greatly unlocks additional performance. Furthermore, as we have designed our algorithm with simplicity and efficiency in mind, we hypothesize that the transition of our method from historical evaluation towards real-time trading with live data to be relatively simple.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,同時市場環境下でのアクティブエージェントを動的に変更可能な戦略を評価することによって,株価取引のための感情分析と深層強化学習アンサンブルアルゴリズムの統合について検討する。 特に、金融感情を抽出し、既存の取引業者の改善と組み合わせることで、質的市場要因と量的株価データの両方を効果的に考慮する戦略を策定する。 従来のアンサンブル戦略、シングルエージェントアルゴリズム、マーケットメトリクスを上回る、利益があり、堅牢で、リスク最小限の戦略が得られます。 本研究は,固定数月毎にエージェントをアンサンブルして再評価する従来の手法が準最適であり,動的感情ベースフレームワークが性能を著しく向上させることを示唆している。 さらに,本手法が歴史的評価から実データによるリアルタイム取引への移行は,比較的単純である,という仮説を立てた。

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