論文の概要: Improving DeFi Accessibility through Efficient Liquidity Provisioning with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07508v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 17:27:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:21:04.817776
• Title: Improving DeFi Accessibility through Efficient Liquidity Provisioning with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習による効率的な流動性付与によるDeFiアクセシビリティ向上
• Authors: Haonan Xu, Alessio Brini,
• Abstract要約: 本稿では,DeFiプロトコルにおける流動性提供を最適化するために,深層強化学習(DRL)を適用した。 より効率的な流動性管理を促進することで、この取り組みはDeFi市場をよりアクセスしやすくし、幅広い参加者を包括的にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3376269351435395
• License:
• Abstract: This paper applies deep reinforcement learning (DRL) to optimize liquidity provisioning in Uniswap v3, a decentralized finance (DeFi) protocol implementing an automated market maker (AMM) model with concentrated liquidity. We model the liquidity provision task as a Markov Decision Process (MDP) and train an active liquidity provider (LP) agent using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. The agent dynamically adjusts liquidity positions by using information about price dynamics to balance fee maximization and impermanent loss mitigation. We use a rolling window approach for training and testing, reflecting realistic market conditions and regime shifts. This study compares the data-driven performance of the DRL-based strategy against common heuristics adopted by small retail LP actors that do not systematically modify their liquidity positions. By promoting more efficient liquidity management, this work aims to make DeFi markets more accessible and inclusive for a broader range of participants. Through a data-driven approach to liquidity management, this work seeks to contribute to the ongoing development of more efficient and user-friendly DeFi markets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,集中流動性を有する自動市場メーカ(AMM)モデルを実装した分散金融(DeFi)プロトコルであるUnixwap v3における流動性供給を最適化するために,深層強化学習(DRL)を適用した。 我々は,流動性提供タスクをマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し,PPOアルゴリズムを用いてアクティブ流動性提供者(LP)エージェントを訓練する。 このエージェントは、価格ダイナミクスに関する情報を用いて流動性位置を動的に調整し、手数料最大化と不随意損失軽減のバランスをとる。 トレーニングとテストにはローリングウィンドウアプローチを使用し、現実的な市場状況とレギュラーシフトを反映しています。 本研究では,DRLをベースとした小規模LPアクターが系統的に流動性位置を変化させないような,一般的なヒューリスティックスに対するデータ駆動型戦略の性能を比較した。 より効率的な流動性管理を促進することで、この取り組みはDeFi市場をよりアクセスしやすくし、幅広い参加者を包括的にすることを目的としている。 データ駆動による流動性管理のアプローチを通じて、この研究は、より効率的でユーザフレンドリなDeFiマーケットの継続的な発展に貢献しようとしている。

関連論文リスト

• Flow: A Modular Approach to Automated Agentic Workflow Generation [53.073598156915615]
  大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントフレームワークは、自動計画とタスク実行において大きな成功を収めている。 しかし,実行中のエージェントの効果的な調整は十分に研究されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T04:35:37Z)
• InvAgent: A Large Language Model based Multi-Agent System for Inventory Management in Supply Chains [0.0]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) を用いて複数エージェントの在庫管理システムを管理する手法を提案する。 我々のモデルであるInvAgentはレジリエンスを高め、サプライチェーンネットワーク全体の効率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:55:17Z)
• When AI Meets Finance (StockAgent): Large Language Model-based Stock Trading in Simulated Real-world Environments [55.19252983108372]
  LLMによって駆動される、StockAgentと呼ばれるマルチエージェントAIシステムを開発した。 StockAgentを使えば、ユーザーはさまざまな外部要因が投資家取引に与える影響を評価することができる。 AIエージェントに基づく既存のトレーディングシミュレーションシステムに存在するテストセットのリーク問題を回避する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T06:49:30Z)
• Diffusion-based Reinforcement Learning via Q-weighted Variational Policy Optimization [55.97310586039358]
  拡散モデルは強化学習(Reinforcement Learning, RL)において、その強力な表現力と多モード性に対して広く注目を集めている。 モデルなし拡散に基づくオンラインRLアルゴリズムQ-weighted Variational Policy Optimization (QVPO)を提案する。 具体的には、ある条件下でのオンラインRLにおける政策目標の厳密な下限を証明できるQ重み付き変動損失を導入する。 また,オンラインインタラクションにおける拡散ポリシのばらつきを低減し,サンプル効率を向上させるための効率的な行動ポリシーも開発している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T10:45:46Z)
• Adaptive Liquidity Provision in Uniswap V3 with Deep Reinforcement Learning [19.916721360624997]
  分散取引所(DEX)は、分散金融(DeFi)の基盤である 本稿では,価格範囲を適応的に調整する深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。 当社のアプローチは、リバランシングポートフォリオを通じて流動性ポジションをヘッジすることで、価格変動リスクを中和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T20:10:28Z)
• IMM: An Imitative Reinforcement Learning Approach with Predictive Representation Learning for Automatic Market Making [33.23156884634365]
  強化学習技術は量的取引において顕著な成功を収めた。 既存のRLベースのマーケットメイキング手法のほとんどは、単価レベルの戦略の最適化に重点を置いている。 Imitative Market Maker (IMM) は、準最適信号に基づく専門家の知識と直接的な政策相互作用の両方を活用する新しいRLフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T11:04:09Z)
• Uniswap Liquidity Provision: An Online Learning Approach [49.145538162253594]
  分散取引所(DEX)は、テクノロジーを活用した新しいタイプのマーケットプレイスである。 そのようなDECの1つ、Unixwap v3は、流動性プロバイダが資金のアクティブな価格間隔を指定することで、より効率的に資金を割り当てることを可能にする。 これにより、価格間隔を選択するための最適な戦略を見出すことが問題となる。 我々は、この問題を非確率的な報酬を伴うオンライン学習問題として定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:21:40Z)
• Predictive Crypto-Asset Automated Market Making Architecture for Decentralized Finance using Deep Reinforcement Learning [0.0]
  本研究は、オンチェーンの保持と決済機能を備えた引用駆動型予測自動市場メーカー(AMM)プラットフォームを提案する。 提案アーキテクチャは,暗号AMMプロトコルであるUnixwap V3への拡張であり,分散とすべり損失の低減を目的とした新たな市場均衡価格を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T01:13:22Z)
• Deep Reinforcement Learning Approach for Trading Automation in The Stock Market [0.0]
  本稿では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを用いて,株式市場における収益性取引を生成するモデルを提案する。 我々は、市場が課す制約を考慮して、部分的に観測されたマルコフ決定プロセス(POMDP)モデルとして取引問題を定式化する。 次に, Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) アルゴリズムを用いて, 2.68 Sharpe Ratio を未知のデータセットに報告し, 定式化した POMDP 問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T11:34:29Z)
• Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.57416828489568]
  本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。 本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T05:52:18Z)
• A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Intraday Market Bidding [69.37299910149981]
  再生可能エネルギー源統合の成功の鍵となる要素は、エネルギー貯蔵の利用である。 欧州の継続的な日内市場におけるエネルギー貯蔵の戦略的関与をモデル化するための新しい枠組みを提案する。 本アルゴリズムの分散バージョンは, サンプル効率のため, この問題を解決するために選択される。 その結果, エージェントは, ベンチマーク戦略よりも平均的収益率の高い政策に収束することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T13:50:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。