למידת חיזוק לארביטראז' סטטיסטי במניות בזוגות

סיכום

המחקר מציג מסגרת למידת חיזוק ללא מודל לארביטראז' סטטיסטי בין מניות בזוגות. תחילה הוא בונה מרווח החוזר לממוצע באמצעות בחירת מקדמי נכסים שממזערים מדד אמפירי למשך הזמן שלוקח למרווח לחזור. בכך הוא מחליף הסתמכות על הנחת מודל קבועה בקריטריון נצפה המבוסס על זמן החזרה.

לצורך מסחר, המסגרת משתמשת בלמידת חיזוק לבחירת אסטרטגיה לחזרה לממוצע. מצב המודל כולל מגמות אחרונות בתנועת המחיר, במקום להסתמך רק על מרחק המרווח מממוצע ארוך טווח, והתגמול מותאם למאפייני מסחר המבוסס על חזרה לממוצע. התיאור שסופק מפרט את התכנון אך אינו כולל תוצאות ביצועים אמפיריות, פרטי אימון או השוואה לאסטרטגיות אחרות. לכן הוא מסביר גישה, אך יעילותה המעשית וחוסנה אינם מבוססים כאן.

רעיונות מרכזיים

• המסגרת בונה מרווחים בין מניות בזוגות באמצעות מזעור מדד אמפירי לזמן החזרה לממוצע.
• מקדמי הנכסים עוברים אופטימיזציה כחלק מבניית המרווח.
• למידת חיזוק משמשת לבחירת פעולות המסחר במרווח.
• ייצוג המצב כולל מגמות מחיר אחרונות לצד הקשר של חזרה לממוצע.
• התיאור אינו מדווח על ראיות ביצועים או על פרטי יישום.

תגיות

# Advanced Statistical Arbitrage with Reinforcement Learning


# Advanced Statistical Arbitrage with Reinforcement Learning









Statistical arbitrage is a prevalent trading strategy which takes advantage of mean reverse property of spread of paired stocks. Studies on this strategy often rely heavily on model assumption. In this study, we introduce an innovative model-free and reinforcement learning based framework for statistical arbitrage. For the construction of mean reversion spreads, we establish an empirical reversion time metric and optimize asset coefficients by minimizing this empirical mean reversion time. In the trading phase, we employ a reinforcement learning framework to identify the optimal mean reversion strategy. Diverging from traditional mean reversion strategies that primarily focus on price deviations from a long-term mean, our methodology creatively constructs the state space to encapsulate the recent trends in price movements. Additionally, the reward function is carefully tailored to reflect the unique characteristics of mean reversion trading.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.