التعلم المعزز العميق لتوزيع محافظ العملات المشفرة

الملخص

تصف هذه الورقة شبكة عصبية التفافية بلا نموذج تأخذ الأسعار التاريخية لمجموعة من الأصول وتخرج أوزان المحفظة. وتُدرّب بالتعلم المعزز، مع استخدام العائد التراكمي مكافأةً. وتغطي بيانات التدريب 0.7 سنة من أسعار العملات المشفرة في إحدى منصات التداول، والفاصل الزمني للتداول الموصوف هو 30 دقيقة.

تذكر الاختبارات التاريخية في السوق نفسه عوائد تعادل عشرة أضعاف خلال فترة 1.8 شهرًا، مع مقارنة النتائج بعدة استراتيجيات منشورة حديثًا لاختيار المحافظ. ولا يحدد المقتطف منصة التداول أو الأصول أو تفاصيل المؤشرات المرجعية أو تكاليف المعاملات، ولا يوضح ما إذا كانت بيانات التقييم مستقلة عن بيانات التدريب. ويحد قصر السجل التدريبي واختبار النموذج في السوق نفسه مما يمكن استنتاجه بشأن المتانة أو النقل إلى أسواق أخرى؛ ولا تدعم النتائج الموصوفة هنا ادعاء إمكانية تطبيق الطريقة في أماكن أخرى.

الأفكار الرئيسية

• تحوّل شبكة عصبية التفافية الأسعار التاريخية للأصول إلى أوزان للمحفظة.
• يُدرّب النموذج بالتعلم المعزز لتعظيم العائد التراكمي.
• تمتد عينة التدريب المذكورة إلى 0.7 سنة من بيانات أسعار العملات المشفرة.
• تستخدم الاختبارات التاريخية فترات تداول مدتها 30 دقيقة في السوق نفسه، وتذكر عوائد تعادل عشرة أضعاف خلال 1.8 شهرًا.
• لا يثبت المقتطف المتانة خارج العينة أو الأداء في أسواق أخرى.

الوسوم

# Cryptocurrency Portfolio Management with Deep Reinforcement Learning


# Cryptocurrency Portfolio Management with Deep Reinforcement Learning









Portfolio management is the decision-making process of allocating an amount of fund into different financial investment products. Cryptocurrencies are electronic and decentralized alternatives to government-issued money, with Bitcoin as the best-known example of a cryptocurrency. This paper presents a model-less convolutional neural network with historic prices of a set of financial assets as its input, outputting portfolio weights of the set. The network is trained with 0.7 years' price data from a cryptocurrency exchange. The training is done in a reinforcement manner, maximizing the accumulative return, which is regarded as the reward function of the network. Backtest trading experiments with trading period of 30 minutes is conducted in the same market, achieving 10-fold returns in 1.8 months' periods. Some recently published portfolio selection strategies are also used to perform the same back-tests, whose results are compared with the neural network. The network is not limited to cryptocurrency, but can be applied to any other financial markets.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.