論文の概要: Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07585v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 06:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:14.060306
• Title: Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading
• Title（参考訳）: 定量的取引のための強化学習フレームワーク
• Authors: Alhassan S. Yasin, Prabdeep S. Gill,
• Abstract要約: 個々の証券の潜在的な市場動向をよりよく理解するために、金融指標の有効利用には大きな断絶がある。 本研究は、金融指標を用いた正と負の購買行動を効果的に区別するRLエージェントの能力を高めることにより、これらの複雑さに対処する試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The inherent volatility and dynamic fluctuations within the financial stock market underscore the necessity for investors to employ a comprehensive and reliable approach that integrates risk management strategies, market trends, and the movement trends of individual securities. By evaluating specific data, investors can make more informed decisions. However, the current body of literature lacks substantial evidence supporting the practical efficacy of reinforcement learning (RL) agents, as many models have only demonstrated success in back testing using historical data. This highlights the urgent need for a more advanced methodology capable of addressing these challenges. There is a significant disconnect in the effective utilization of financial indicators to better understand the potential market trends of individual securities. The disclosure of successful trading strategies is often restricted within financial markets, resulting in a scarcity of widely documented and published strategies leveraging RL. Furthermore, current research frequently overlooks the identification of financial indicators correlated with various market trends and their potential advantages. This research endeavors to address these complexities by enhancing the ability of RL agents to effectively differentiate between positive and negative buy/sell actions using financial indicators. While we do not address all concerns, this paper provides deeper insights and commentary on the utilization of technical indicators and their benefits within reinforcement learning. This work establishes a foundational framework for further exploration and investigation of more complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 金融株市場のボラティリティと動的変動は、リスク管理戦略、市場動向、個々の証券の動向を総合的かつ信頼性の高いアプローチで統合する投資家の必要性を浮き彫りにしている。 具体的なデータを評価することで、投資家はより情報的な決定を下すことができる。 しかし、現在の文献の体系には強化学習(RL)エージェントの実用的有効性を裏付ける重要な証拠が欠けている。 このことは、これらの課題に対処できるより高度な方法論の緊急の必要性を強調している。 個々の証券の潜在的な市場動向をよりよく理解するために、金融指標の有効利用には大きな断絶がある。 成功した貿易戦略の開示は金融市場内で制限されることが多く、その結果、RLを活用した広く文書化され公開された戦略が不足する。 さらに、近年の研究は、様々な市場動向と潜在的優位性に相関する金融指標の特定をしばしば見落としている。 本研究は、金融指標を用いた正と負の購買行動を効果的に区別するRLエージェントの能力を高めることにより、これらの複雑さに対処する試みである。 本論文は、すべての懸念に対処するわけではないが、技術指標の利用とその強化学習におけるメリットについて、より深い洞察と解説を提供する。 この研究は、より複雑なシナリオのさらなる調査と調査のための基礎的な枠組みを確立する。

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