論文の概要: Reinforcement Learning Pair Trading: A Dynamic Scaling approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16103v2
- Date: Wed, 11 Dec 2024 03:22:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 13:58:19.223102
- Title: Reinforcement Learning Pair Trading: A Dynamic Scaling approach
- Title（参考訳）: 強化学習ペアトレーディング - 動的スケーリングアプローチ
- Authors: Hongshen Yang, Avinash Malik,
- Abstract要約: 暗号市場固有のボラティリティのため、暗号通貨の取引は困難である。
本研究では,暗号アルゴリズムによる取引において,強化学習が意思決定を促進できるかどうかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4698840925433774
- License:
- Abstract: Cryptocurrency is a cryptography-based digital asset with extremely volatile prices. Around USD 70 billion worth of cryptocurrency is traded daily on exchanges. Trading cryptocurrency is difficult due to the inherent volatility of the crypto market. This study investigates whether Reinforcement Learning (RL) can enhance decision-making in cryptocurrency algorithmic trading compared to traditional methods. In order to address this question, we combined reinforcement learning with a statistical arbitrage trading technique, pair trading, which exploits the price difference between statistically correlated assets. We constructed RL environments and trained RL agents to determine when and how to trade pairs of cryptocurrencies. We developed new reward shaping and observation/action spaces for reinforcement learning. We performed experiments with the developed reinforcement learner on pairs of BTC-GBP and BTC-EUR data separated by 1 min intervals (n=263,520). The traditional non-RL pair trading technique achieved an annualized profit of 8.33%, while the proposed RL-based pair trading technique achieved annualized profits from 9.94% to 31.53%, depending upon the RL learner. Our results show that RL can significantly outperform manual and traditional pair trading techniques when applied to volatile markets such as~cryptocurrencies.
- Abstract（参考訳）: 暗号通貨は暗号ベースのデジタル資産であり、非常に不安定な価格である。
約700億ドル相当の暗号通貨が取引所で毎日取引されている。
暗号市場固有のボラティリティのため、暗号通貨の取引は困難である。
本研究では,RLが暗号アルゴリズム取引における意思決定を従来の方法と比較して向上させるかどうかを考察する。
この問題に対処するため、統計的に相関した資産間の価格差を利用した強化学習と統計的仲裁取引技術、ペアトレーディングを組み合わせた。
我々はRL環境を構築し、RLエージェントをトレーニングし、暗号通貨のペアをいつ、どのように取引するかを判断した。
強化学習のための新たな報酬形成と観察・行動空間を開発した。
1分間隔 (n=263,520) で分離したBTC-GBPとBTC-EURのペアを用いた強化学習実験を行った。
従来の非RLペアトレーディング技術は年間利益8.33%、提案されたRLベースのペアトレーディング技術は年間利益9.94%から31.53%を達成した。
以上の結果から, 暗号通貨などの揮発性市場に適用した場合, RLは手動および従来型のペア取引技術よりも大幅に優れることが示された。
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