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強化学習による暗号資産ポートフォリオ運用

記事 arXiv papers · 著者: Kamal Paykan
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サマリー

この論文は、暗号資産ポートフォリオの運用にSoft Actor-Critic（SAC）とDeep Deterministic Policy Gradient（DDPG）を用いることを提案します。エージェントは、過去の市場データを使うシミュレーション環境で連続的な取引行動を学習します。下方リスクと取引コストを考慮しながら、累積リターンを目指してポートフォリオのウェイトを調整します。SACはエントロピー正則化目的関数を用い、論文ではこれがノイズの多い状況で安定性を高めるとしています。

複数の暗号資産での実験では、両エージェントが均等配分および平均分散ポートフォリオのベースラインを上回り、SACはDDPGより安定性と頑健性に優れていたと報告しています。要約には対象資産、サンプル期間、市場の前提、取引コストモデル、数値結果が示されていません。証拠は過去データとシミュレーション環境を使った実験評価によるもので、それだけでは実運用や異なる市場環境でも同様に機能することは示されません。

主なアイデア

  • SACとDDPGのエージェントが、過去の市場データからシミュレーション環境で連続的なポートフォリオ行動を学習します。
  • リターン、下方リスク、取引コストを考慮しながら、ポートフォリオのウェイトを調整します。
  • 複数の暗号資産で、均等配分および平均分散ベースラインを上回る成績が報告されています。
  • ノイズの多い市場環境では、SACの方がDDPGより安定していると報告されています。
  • 要約には実験設定や数値による成績の詳細がありません。

タグ

暗号資産機械学習ポートフォリオ構築リスク管理バックテスト
全文
# 2511.20678


# Cryptocurrency Portfolio Management with Reinforcement Learning: Soft Actor--Critic and Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms









This paper proposes a reinforcement learning--based framework for cryptocurrency portfolio management using the Soft Actor--Critic (SAC) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithms. Traditional portfolio optimization methods often struggle to adapt to the highly volatile and nonlinear dynamics of cryptocurrency markets. To address this, we design an agent that learns continuous trading actions directly from historical market data through interaction with a simulated trading environment. The agent optimizes portfolio weights to maximize cumulative returns while minimizing downside risk and transaction costs. Experimental evaluations on multiple cryptocurrencies demonstrate that the SAC and DDPG agents outperform baseline strategies such as equal-weighted and mean--variance portfolios. The SAC algorithm, with its entropy-regularized objective, shows greater stability and robustness in noisy market conditions compared to DDPG. These results highlight the potential of deep reinforcement learning for adaptive and data-driven portfolio management in cryptocurrency markets.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

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。