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階層型強化学習によるペア選択と売買の同時最適化

記事 arXiv papers · 著者: Weiguang Han et al.
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サマリー

この論文では、最初に資産ペアを選んでから売買する段階的な手順ではなく、ペアトレードを統合された意思決定問題として扱います。著者らは、選択と売買を分離すると有用な情報が失われる可能性があると主張します。ペアの選択では効果的に取引できるかどうかが考慮されないことがあり、売買を行うエージェントは、より広い資産ユニバースから学習せずに選ばれた資産へ過剰適合する可能性があります。

階層型強化学習の手法では、上位ポリシーがペアを選び、下位ポリシーが売買行動を決定します。2つのポリシーは共同で最適化され、選択と執行の判断が互いに役立つようにします。実際の株式データを用いた実験では、既存の選択手法や売買手法に比べてペアトレードの有効性が向上したと報告されています。文書には具体的なパフォーマンス数値や実験上の制約の詳細がないため、他の市場、資産クラス、取引コストにも手法が一般化するかは明らかではありません。

主なアイデア

  • ペア選択と売買執行を、1つのタスクの相互に関連する要素として学習できます。
  • 上位ポリシーが資産ペアを選び、下位ポリシーが売買を判断します。
  • 共同学習により、売買成績に関する情報をペア選択へ反映できます。
  • この研究では、実際の株式データを用いて既存手法と比較したと報告しています。
  • 提示された説明には、詳細なパフォーマンス数値や株式実験以外の証拠はありません。

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ペア取引株式機械学習裁定取引統計
全文
# Select and Trade: Towards Unified Pair Trading with Hierarchical Reinforcement Learning


# Select and Trade: Towards Unified Pair Trading with Hierarchical Reinforcement Learning









Pair trading is one of the most effective statistical arbitrage strategies which seeks a neutral profit by hedging a pair of selected assets. Existing methods generally decompose the task into two separate steps: pair selection and trading. However, the decoupling of two closely related subtasks can block information propagation and lead to limited overall performance. For pair selection, ignoring the trading performance results in the wrong assets being selected with irrelevant price movements, while the agent trained for trading can overfit to the selected assets without any historical information of other assets. To address it, in this paper, we propose a paradigm for automatic pair trading as a unified task rather than a two-step pipeline. We design a hierarchical reinforcement learning framework to jointly learn and optimize two subtasks. A high-level policy would select two assets from all possible combinations and a low-level policy would then perform a series of trading actions. Experimental results on real-world stock data demonstrate the effectiveness of our method on pair trading compared with both existing pair selection and trading methods.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。