論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Approach for Trading Optimization in the Forex Market with Multi-Agent Asynchronous Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19982v1
- Date: Thu, 30 May 2024 12:07:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:38:07.748355
- Title: A Deep Reinforcement Learning Approach for Trading Optimization in the Forex Market with Multi-Agent Asynchronous Distribution
- Title（参考訳）: マルチエージェント非同期分布をもつフォレックス市場における取引最適化のための深層強化学習手法
- Authors: Davoud Sarani, Dr. Parviz Rashidi-Khazaee,
- Abstract要約: この研究は、最先端の非同期アドバンテージ・アクター・クリティカル(A3C)アルゴリズムを用いたマルチエージェント(MA)RLフレームワークの適用を先導する。
ロックとロックなしの2つの異なるA3Cが提案され、単一通貨とマルチ通貨で訓練された。
以上の結果から,両モデルが近似政策最適化モデルよりも優れていたことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In today's forex market traders increasingly turn to algorithmic trading, leveraging computers to seek more profits. Deep learning techniques as cutting-edge advancements in machine learning, capable of identifying patterns in financial data. Traders utilize these patterns to execute more effective trades, adhering to algorithmic trading rules. Deep reinforcement learning methods (DRL), by directly executing trades based on identified patterns and assessing their profitability, offer advantages over traditional DL approaches. This research pioneers the application of a multi-agent (MA) RL framework with the state-of-the-art Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm. The proposed method employs parallel learning across multiple asynchronous workers, each specialized in trading across multiple currency pairs to explore the potential for nuanced strategies tailored to different market conditions and currency pairs. Two different A3C with lock and without lock MA model was proposed and trained on single currency and multi-currency. The results indicate that both model outperform on Proximal Policy Optimization model. A3C with lock outperforms other in single currency training scenario and A3C without Lock outperforms other in multi-currency scenario. The findings demonstrate that this approach facilitates broader and faster exploration of different currency pairs, significantly enhancing trading returns. Additionally, the agent can learn a more profitable trading strategy in a shorter time.
- Abstract（参考訳）: 今日のフォレックス市場トレーダーはますますアルゴリズム取引に転換し、コンピューターを活用してより多くの利益を追求している。
機械学習における最先端の進歩としてのディープラーニング技術は、財務データのパターンを識別することができる。
トレーダーはこれらのパターンを利用してより効果的な取引を行い、アルゴリズム的な取引規則に従う。
特定パターンに基づいて取引を直接実行し、利益性を評価するディープ強化学習法(DRL)は、従来のDLアプローチよりも有利である。
この研究は、最先端の非同期アドバンテージ・アクター・クリティカル(A3C)アルゴリズムを用いたマルチエージェント(MA)RLフレームワークの適用を先導する。
提案手法では,複数の非同期作業者間で並列学習を行い,複数の通貨ペアの取引に特化して,異なる市場条件や通貨ペアに適したニュアンス戦略の可能性を探る。
ロックとロックなしの2つの異なるA3Cが提案され、単一通貨とマルチ通貨で訓練された。
以上の結果から,両モデルが近似政策最適化モデルよりも優れていたことが示唆された。
ロック付きA3Cはシングル通貨のトレーニングシナリオで、ロックなしA3Cはマルチ通貨シナリオで、他のA3Cより優れています。
その結果、このアプローチは異なる通貨ペアのより広範かつ迅速な探索を促進し、トレーディングリターンを大幅に向上させることを示した。
さらに、エージェントはより利益性の高いトレーディング戦略を短時間で学習することができる。
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