Um sistema automatizado de negociação fx usando aprendizado adaptativo de reforço

Um sistema de negociação FX automatizado usando aprendizado de reforço adaptativo.
Este documento introduz o Aprendizado de Reforço Adaptativo (ARL) como base para uma aplicação de sistema de negociação totalmente automatizada. O sistema é projetado para negociar mercados de câmbio (FX) e depende de uma estrutura em camadas consistindo de um algoritmo de aprendizado de máquina, uma sobreposição de gerenciamento de risco e uma camada dinâmica de otimização de utilitário. Um método de aprendizado de máquina existente chamado aprendizado de reforço recorrente (RRL) foi escolhido como o algoritmo subjacente para ARL. Um dos pontos fortes da nossa abordagem é que a camada de otimização dinâmica torna desnecessária uma escolha fixa de parâmetros de ajuste do modelo. Ele também permite que um compromisso de retorno de risco seja feito pelo usuário dentro do sistema. O sistema de negociação é capaz de obter ganhos consistentes fora da amostra, evitando grandes draw-downs.
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Um sistema automatizado de negociação fx usando aprendizado adaptativo de reforço
o que é uma "Aprendizagem de Reforço Recorrente"
Aprendizado de reforçamento recorrente (RRL) foi introduzido pela primeira vez para o treinamento de sistemas de negociação de redes neurais em 1996 (recorrente significa que a saída anterior é introduzida no modelo como parte da entrada) e logo foi estendida para negociação em um mercado FX.
Descobriu-se que a técnica RRL é uma técnica de aprendizado de máquina bem-sucedida para a construção de sistemas de negociação financeira.
qual é a diferença entre "Aprendizado de Reforço Recorrente" e "Aprendizado de Reforço" normal como o algoritmo Q-Learning.
A abordagem RRL difere claramente dos algoritmos de programação e reforço dinâmicos, como o aprendizado TD e Q-learning, que tentam estimar uma função de valor para o problema de controle.
A estrutura de RRL permite criar uma representação de problemas simples e elegante, evita a maldição de dimensionalidade de Bellman e oferece vantagens atraentes em eficiência:
O RRL produz ações de valor real (pesos de portfólio) naturalmente sem recorrer ao método de discretização no Q-learning.
O RRL tem um desempenho mais estável comparado ao Q-learning quando exposto a conjuntos de dados ruidosos. O algoritmo de Q-learning é mais sensível à seleção da função de valor (talvez) devido à propriedade recursiva da otimização dinâmica, enquanto o algoritmo RRL é mais flexível na escolha da função objetivo e na economia do tempo computacional.
Com o RRL, os sistemas de negociação podem ser otimizados maximizando as funções de desempenho, U (), como lucro (retorno após custos de transação), riqueza, funções de utilidade da riqueza ou índices de desempenho ajustados ao risco como o índice de Sharpe.

Modelo de Aprendizado de Reforço Recorrente Limiar para Negociação Automatizada.
Dietmar Maringer Tikesh Ramtohul.
Este artigo apresenta o modelo de aprendizagem de reforço recorrente limiar (TRRL) e descreve sua aplicação em um sistema de negociação automatizado simples. O TRRL é uma extensão de troca de regime do algoritmo de aprendizado de reforço recorrente (RRL). O modelo básico de RRL foi proposto por Moody e Wu (1997) e usado para descobrir estratégias de negociação. Argumentamos que o RRL não está suficientemente equipado para capturar as não-linearidades e quebras estruturais presentes nos dados financeiros, e propõe o modelo TRRL como um algoritmo mais adequado para tais ambientes. Este artigo fornece uma descrição detalhada do TRRL e compara seu desempenho com o do modelo básico de RRL em uma estrutura de negociação automatizada simples, usando dados diários de quatro índices europeus bem conhecidos. Assumimos um cenário sem atrito e usamos a volatilidade como variável indicadora para alternar entre os regimes. Nós achamos que o TRRL produz melhores estratégias de negociação em todos os casos estudados, e demonstramos que ele está mais apto a encontrar estrutura em séries temporais financeiras não-lineares do que o RRL padrão.

Seleção de portfólio de ações usando algoritmos de aprendizado para classificação com sentimento de notícia.
Neste estudo, aplicamos algoritmos de aprendizado para classificação para projetar estratégias de negociação usando o desempenho relativo de um grupo de ações com base no sentimento dos investidores em relação a essas ações. Mostramos que os algoritmos de aprendizado para classificação são eficazes na produção de classificações confiáveis ​​das melhores e das ações com pior desempenho com base no sentimento dos investidores. Mais especificamente, usamos os indicadores de choque de sentimento e de tendência introduzidos nos estudos anteriores, e projetamos regras de seleção de ações de posições compradas dos 25% melhores ações e posições vendidas dos 25% de ações de acordo com os rankings produzidos pelo aprendizado. Algoritmos Em seguida, aplicamos dois algoritmos de aprendizado para classificação, o ListNet e o RankNet, em processos de seleção de ações e testamos estratégias de seleção de portfólios longos e curtos, usando 10 anos de dados de mercado e de sentimento de notícias. Através do backtesting dessas estratégias de 2006 a 2014, demonstramos que nossas estratégias de portfólio produzem retornos ajustados ao risco superiores ao retorno do índice S & P 500, o desempenho médio do setor de fundos de hedge - HFRIEMN e algumas abordagens baseadas no sentimento sem aprendizado - rank algoritmo durante o mesmo período.
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o que é uma "Aprendizagem de Reforço Recorrente"
Aprendizado de reforçamento recorrente (RRL) foi introduzido pela primeira vez para o treinamento de sistemas de negociação de redes neurais em 1996 (recorrente significa que a saída anterior é introduzida no modelo como parte da entrada) e logo foi estendida para negociação em um mercado FX.
Descobriu-se que a técnica RRL é uma técnica de aprendizado de máquina bem-sucedida para a construção de sistemas de negociação financeira.
qual é a diferença entre "Aprendizado de Reforço Recorrente" e "Aprendizado de Reforço" normal como o algoritmo Q-Learning.
A abordagem RRL difere claramente dos algoritmos de programação e reforço dinâmicos, como o aprendizado TD e Q-learning, que tentam estimar uma função de valor para o problema de controle.
A estrutura de RRL permite criar uma representação de problemas simples e elegante, evita a maldição de dimensionalidade de Bellman e oferece vantagens atraentes em eficiência:
O RRL produz ações de valor real (pesos de portfólio) naturalmente sem recorrer ao método de discretização no Q-learning.
O RRL tem um desempenho mais estável comparado ao Q-learning quando exposto a conjuntos de dados ruidosos. O algoritmo de Q-learning é mais sensível à seleção da função de valor (talvez) devido à propriedade recursiva da otimização dinâmica, enquanto o algoritmo RRL é mais flexível na escolha da função objetivo e na economia do tempo computacional.
Com o RRL, os sistemas de negociação podem ser otimizados maximizando as funções de desempenho, U (), como lucro (retorno após custos de transação), riqueza, funções de utilidade da riqueza ou índices de desempenho ajustados ao risco como o índice de Sharpe.