論文の概要: Ensemble RL through Classifier Models: Enhancing Risk-Return Trade-offs in Trading Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17518v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 04:18:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:49.674332
• Title: Ensemble RL through Classifier Models: Enhancing Risk-Return Trade-offs in Trading Strategies
• Title（参考訳）: 分類器モデルによるRLのアンサンブル:取引戦略におけるリスク・リターントレードオフの促進
• Authors: Zheli Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,金融取引戦略におけるアンサンブル強化学習(RL)モデルの利用について検討する。 本稿では,A2C,PPO,SACなどのRLアルゴリズムとSVM,決定木,ロジスティック回帰といった従来の分類器を組み合わせることにより,リスク・リターントレードオフを改善するために,異なる分類器群を統合する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a comprehensive study on the use of ensemble Reinforcement Learning (RL) models in financial trading strategies, leveraging classifier models to enhance performance. By combining RL algorithms such as A2C, PPO, and SAC with traditional classifiers like Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, and Logistic Regression, we investigate how different classifier groups can be integrated to improve risk-return trade-offs. The study evaluates the effectiveness of various ensemble methods, comparing them with individual RL models across key financial metrics, including Cumulative Returns, Sharpe Ratios (SR), Calmar Ratios, and Maximum Drawdown (MDD). Our results demonstrate that ensemble methods consistently outperform base models in terms of risk-adjusted returns, providing better management of drawdowns and overall stability. However, we identify the sensitivity of ensemble performance to the choice of variance threshold {\tau}, highlighting the importance of dynamic {\tau} adjustment to achieve optimal performance. This study emphasizes the value of combining RL with classifiers for adaptive decision-making, with implications for financial trading, robotics, and other dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融取引戦略におけるアンサンブル強化学習(RL)モデルの利用に関する総合的研究を行い,性能向上のために分類器モデルを活用する。 本稿では,A2C,PPO,SACなどのRLアルゴリズムとSVM,決定木,ロジスティック回帰といった従来の分類器を組み合わせることにより,リスク・リターントレードオフを改善するために,異なる分類器群を統合する方法について検討する。 本研究は,累積リターン,シャープ比 (SR),カルマー比 (Calmar Ratios),最大ドローダウン (MDD) など,主要な財務指標の個々のRLモデルと比較し,様々なアンサンブル手法の有効性を評価する。 その結果,アンサンブル法はリスク調整されたリターンの観点からベースモデルよりも一貫して優れており,ドローダウンのより良い管理と全体的な安定性を実現していることがわかった。 しかし, アンサンブル性能の差分閾値 {\tau} の選択に対する感度を同定し, 最適性能を実現するための動的調整の重要性を強調した。 本研究では、RLと適応的意思決定のための分類器を組み合わせることの価値を強調し、金融取引、ロボティクス、その他の動的環境に影響を及ぼす。

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