Fugu-MT 論文翻訳(概要): $\text{Alpha}^2$: Discovering Logical Formulaic Alphas using Deep Reinforcement Learning

論文の概要: $\text{Alpha}^2$: Discovering Logical Formulaic Alphas using Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16505v2
Date: Wed, 26 Jun 2024 07:40:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 17:56:11.814176
Title: $\text{Alpha}^2$: Discovering Logical Formulaic Alphas using Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: $\text{Alpha}^2$:Deep Reinforcement Learning を用いた論理式アルファの発見
Authors: Feng Xu, Yan Yin, Xinyu Zhang, Tianyuan Liu, Shengyi Jiang, Zongzhang Zhang,
Abstract要約: 深部強化学習(DRL)を用いたアルファ発見のための新しい枠組みを提案する。 DRLでガイドされた探索アルゴリズムは、潜在的なアルファ結果の値推定に基づいて探索空間をナビゲートする。実世界の株式市場での実証実験は、さまざまな論理的かつ効果的なアルファを識別するtextAlpha2$の能力を実証している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.491587815128575
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Alphas are pivotal in providing signals for quantitative trading. The industry highly values the discovery of formulaic alphas for their interpretability and ease of analysis, compared with the expressive yet overfitting-prone black-box alphas. In this work, we focus on discovering formulaic alphas. Prior studies on automatically generating a collection of formulaic alphas were mostly based on genetic programming (GP), which is known to suffer from the problems of being sensitive to the initial population, converting to local optima, and slow computation speed. Recent efforts employing deep reinforcement learning (DRL) for alpha discovery have not fully addressed key practical considerations such as alpha correlations and validity, which are crucial for their effectiveness. In this work, we propose a novel framework for alpha discovery using DRL by formulating the alpha discovery process as program construction. Our agent, $\text{Alpha}^2$, assembles an alpha program optimized for an evaluation metric. A search algorithm guided by DRL navigates through the search space based on value estimates for potential alpha outcomes. The evaluation metric encourages both the performance and the diversity of alphas for a better final trading strategy. Our formulation of searching alphas also brings the advantage of pre-calculation dimensional analysis, ensuring the logical soundness of alphas, and pruning the vast search space to a large extent. Empirical experiments on real-world stock markets demonstrates $\text{Alpha}^2$'s capability to identify a diverse set of logical and effective alphas, which significantly improves the performance of the final trading strategy. The code of our method is available at https://github.com/x35f/alpha2.
Abstract（参考訳）: アルファは量的取引のシグナルを提供する上で重要である。業界は、その解釈可能性と分析の容易さに関する公式アルファの発見を、表現的だが過度に適合する黒ボックスアルファと比較して高く評価している。本研究では, 公式αの発見に焦点をあてる。公式αのコレクションを自動生成する以前の研究は、主に遺伝的プログラミング(GP)に基づいており、これは初期集団に敏感で、局所最適に変換し、計算速度を遅くするという問題に悩まされていることが知られている。近年, アルファ発見のための深部強化学習(DRL)の取り組みは, アルファ相関や妥当性などの重要な実践的考察に完全には対応していない。本稿では,プログラム構築としてアルファ発見プロセスを定式化し,DRLを用いたアルファ発見のための新しいフレームワークを提案する。我々のエージェントである$\text{Alpha}^2$は評価基準に最適化されたアルファプログラムを組み立てます。 DRLでガイドされた探索アルゴリズムは、潜在的なアルファ結果の値推定に基づいて探索空間をナビゲートする。評価基準はアルファのパフォーマンスと多様性の両方を奨励し、最終的な取引戦略を改善する。探索αの定式化はまた、事前計算次元解析の利点をもたらし、アルファの論理的健全性を確保し、膨大な探索空間を広範囲に切断する。実世界の株式市場での実証実験では、様々な論理的かつ効果的なアルファを識別する$\text{Alpha}^2$の能力を示し、最終的な取引戦略の性能を大幅に向上させる。私たちのメソッドのコードはhttps://github.com/x35f/alpha2.orgで公開されています。

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