HARL-TRADE:第2レベルの高周波取引のための階層的な適応強化学習フレームワーク

科学分野:

• 定量金融 定量金融とは
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• アルゴリズムによる取引 (Algorithmic Trading) とは

背景:

• 高周波取引 (HFT) は,不安定な市場条件に適応する戦略を必要とします.
• 既存の分散型サブエージェントフレームワークは,市場条件の厳格な配分により,適応性が限られている.

研究 の 目的:

• HFTにおけるダイナミックなサブエージェントの調整のための注意に基づくメタエージェントを持つ新しい階層的枠組みを提案する.
• 多様な市場体制をナビゲートする際の適応性とパフォーマンスを向上させる.

主な方法:

• 注意に基づくメタエージェントを含む階層的な枠組みを開発しました.
• 最適なサブエージェントの重量調整のための市場埋め込みと強化学習の活用.
• ダイナミックなサブエージェントの割り当てと複数頭の注意力メカニズムを実装しました.

主要な成果:

• 提案されたフレームワークは,42.15%の総リターンと,HFTの過去のデータで4.19のシャープ比率を達成しました.
• 最先端のベースラインと比較して優れたパフォーマンスを実証した.
• アブラーション研究では,ダイナミックな割り当てと注意力メカニズムの有効性が確認されました.

結論:

• 注意に基づく階層的枠組みは,高周波取引における優れた適応性とパフォーマンスを提供します.
• メタエージェントによるサブエージェントのダイナミックな調整は,市場の変動や移行を効果的に対処します.