論文の概要: Risk-averse policies for natural gas futures trading using distributional reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04421v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 11:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:27.798375
• Title: Risk-averse policies for natural gas futures trading using distributional reinforcement learning
• Title（参考訳）: 分散強化学習を用いた天然ガス先物取引のリスク・アバース政策
• Authors: Félicien Hêche, Biagio Nigro, Oussama Barakat, Stephan Robert-Nicoud,
• Abstract要約: 本稿では,天然ガス先物取引における3つの分散RLアルゴリズムの有効性について検討する。 私たちの知る限りでは、これらのアルゴリズムはトレーディングの文脈で一度も適用されていない。 CVaR を最大化するために C51 と IQN を訓練すると, リスク回避性のあるリスク感受性ポリシーが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Financial markets have experienced significant instabilities in recent years, creating unique challenges for trading and increasing interest in risk-averse strategies. Distributional Reinforcement Learning (RL) algorithms, which model the full distribution of returns rather than just expected values, offer a promising approach to managing market uncertainty. This paper investigates this potential by studying the effectiveness of three distributional RL algorithms for natural gas futures trading and exploring their capacity to develop risk-averse policies. Specifically, we analyze the performance and behavior of Categorical Deep Q-Network (C51), Quantile Regression Deep Q-Network (QR-DQN), and Implicit Quantile Network (IQN). To the best of our knowledge, these algorithms have never been applied in a trading context. These policies are compared against five Machine Learning (ML) baselines, using a detailed dataset provided by Predictive Layer SA, a company supplying ML-based strategies for energy trading. The main contributions of this study are as follows. (1) We demonstrate that distributional RL algorithms significantly outperform classical RL methods, with C51 achieving performance improvement of more than 32\%. (2) We show that training C51 and IQN to maximize CVaR produces risk-sensitive policies with adjustable risk aversion. Specifically, our ablation studies reveal that lower CVaR confidence levels increase risk aversion, while higher levels decrease it, offering flexible risk management options. In contrast, QR-DQN shows less predictable behavior. These findings emphasize the potential of distributional RL for developing adaptable, risk-averse trading strategies in volatile markets.
• Abstract（参考訳）: 近年、金融市場は大きな不安定さを経験しており、トレーディングの独特な課題を生み出し、リスク回避戦略への関心を高めている。 市場不確実性を管理するための有望なアプローチとして、単に期待値ではなくリターンの完全な分布をモデル化する分散強化学習(RL)アルゴリズムがある。 本稿では, 天然ガス先物取引における3つの分散RLアルゴリズムの有効性について検討し, リスク回避策の開発能力について検討する。 具体的には,カテゴリ的深度Q-Network (C51),Quantile Regression深度Q-Network (QR-DQN),Implicit Quantile Network (IQN)の性能と挙動を解析する。 私たちの知る限りでは、これらのアルゴリズムはトレーディングの文脈で一度も適用されていない。 これらのポリシーは、MLベースのエネルギー取引戦略を提供する企業であるPredictive Layer SAによって提供される詳細なデータセットを使用して、5つの機械学習(ML)ベースラインと比較される。 本研究の主な貢献は以下のとおりである。 1) 分散RLアルゴリズムは従来のRL法よりも有意に優れており, C51は32\%以上の性能向上を実現している。 2) CVaR を最大化するために C51 と IQN を訓練すると, リスク回避性のあるリスク感受性ポリシーが得られた。 具体的には,CVaRの信頼性レベルが低いほどリスク回避が増加し,より高いレベルが減少し,フレキシブルなリスク管理オプションが提供されることを明らかにする。 対照的にQR-DQNは予測可能な振る舞いがより少ない。 これらの知見は, 揮発性市場における適応的, リスク・アバース取引戦略開発における流通RLの可能性を強調した。

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