論文の概要: Optimizing Portfolio with Two-Sided Transactions and Lending: A Reinforcement Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05382v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 23:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 19:21:55.208322
• Title: Optimizing Portfolio with Two-Sided Transactions and Lending: A Reinforcement Learning Framework
• Title（参考訳）: 双方向トランザクションとレンタルによるPortfolioの最適化 - 強化学習フレームワーク
• Authors: Ali Habibnia, Mahdi Soltanzadeh,
• Abstract要約: 本研究では,リスクの高い環境に適した強化学習に基づくポートフォリオ管理モデルを提案する。 マルチヘッドアテンションを持つ畳み込みニューラルネットワークを用いたソフトアクタ・クリティカル(SAC)エージェントを用いてモデルを実装した。 市場のボラティリティ(変動性)が変化する2つの16カ月間にわたってテストされたこのモデルは、ベンチマークを著しく上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a Reinforcement Learning (RL)-based portfolio management model tailored for high-risk environments, addressing the limitations of traditional RL models and exploiting market opportunities through two-sided transactions and lending. Our approach integrates a new environmental formulation with a Profit and Loss (PnL)-based reward function, enhancing the RL agent's ability in downside risk management and capital optimization. We implemented the model using the Soft Actor-Critic (SAC) agent with a Convolutional Neural Network with Multi-Head Attention (CNN-MHA). This setup effectively manages a diversified 12-crypto asset portfolio in the Binance perpetual futures market, leveraging USDT for both granting and receiving loans and rebalancing every 4 hours, utilizing market data from the preceding 48 hours. Tested over two 16-month periods of varying market volatility, the model significantly outperformed benchmarks, particularly in high-volatility scenarios, achieving higher return-to-risk ratios and demonstrating robust profitability. These results confirm the model's effectiveness in leveraging market dynamics and managing risks in volatile environments like the cryptocurrency market.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、リスクの高い環境に合わせた強化学習(RL)に基づくポートフォリオ管理モデルを提案し、従来のRLモデルの限界に対処し、一方的な取引や融資を通じて市場機会を活用する。 提案手法は,新たな環境定式化とPnLに基づく報酬関数を統合し,リスク管理と資本最適化におけるRLエージェントの能力を高める。 我々は,マルチヘッド・アテンション(CNN-MHA)を用いた畳み込みニューラルネットワークを用いて,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)エージェントを用いてモデルを実装した。 このセットアップは、Binance Perpetual Futures Marketにおける多様化した12暗号資産ポートフォリオを効果的に管理し、USDTを利用してローンの付与と受け取りを4時間ごとに行い、前の48時間からの市場データを活用する。 市場のボラティリティ(変動性)が変化する2カ月間にわたってテストされたこのモデルでは、特に高ボラティリティシナリオにおいて、高いリターン・ツー・リスク比を達成し、堅牢な利益性を示すベンチマークが著しく上回った。 これらの結果は、暗号通貨市場のような揮発性環境における市場ダイナミクスの活用とリスク管理におけるモデルの有効性を裏付けるものである。

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