論文の概要: Minimal Batch Adaptive Learning Policy Engine for Real-Time Mid-Price Forecasting in High-Frequency Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19372v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 22:49:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:45.721361
• Title: Minimal Batch Adaptive Learning Policy Engine for Real-Time Mid-Price Forecasting in High-Frequency Trading
• Title（参考訳）: 高周波取引におけるリアルタイム中間価格予測のための最小バッチ適応型学習ポリシーエンジン
• Authors: Adamantios Ntakaris, Gbenga Ibikunle,
• Abstract要約: 本研究では,NASDAQのレベル1制限順序帳(LOB)データを用いた中間価格予測手法を提案する。 本稿では、バッチフリーで即時価格予測が可能な強化学習(RL)ベースのエージェントである適応学習ポリシーエンジン(ALPE)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7802147489386628
• License:
• Abstract: High-frequency trading (HFT) has transformed modern financial markets, making reliable short-term price forecasting models essential. In this study, we present a novel approach to mid-price forecasting using Level 1 limit order book (LOB) data from NASDAQ, focusing on 100 U.S. stocks from the S&P 500 index during the period from September to November 2022. Expanding on our previous work with Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN), which leveraged automated feature importance techniques based on mean decrease impurity (MDI) and gradient descent (GD), we introduce the Adaptive Learning Policy Engine (ALPE) - a reinforcement learning (RL)-based agent designed for batch-free, immediate mid-price forecasting. ALPE incorporates adaptive epsilon decay to dynamically balance exploration and exploitation, outperforming a diverse range of highly effective machine learning (ML) and deep learning (DL) models in forecasting performance.
• Abstract（参考訳）: 高周波取引(HFT)は、近代金融市場を変革し、信頼できる短期物価予測モデルを不可欠にしている。 本研究では,2022年9月から11月までのS&P500指数の米国株100株に着目し,NASDAQのレベル1リミットオーダーブック(LOB)データを用いた中間価格予測の新しい手法を提案する。 平均減少不純物 (MDI) と勾配降下 (GD) に基づく自動特徴強調技術を活用した放射基底関数ニューラルネットワーク (RBFNN) によるこれまでの研究を拡張し, バッチフリーで即時価格予測が可能な強化学習型エージェントである適応学習ポリシーエンジン (ALPE) を導入する。 ALPEは適応型エプシロン崩壊を動的に平衡探索と利用に取り入れ、予測性能において多種多様な高能率機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルを上回っている。

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