南洋工科大学、15 の強化学習アルゴリズムをカバーする定量取引マスター TradeMaster をリリース

最近、定量的プラットフォーム ファミリは、強化学習に基づくオープン ソース プラットフォームである TradeMaster—Trading Master という新しいメンバーを迎えました。

##南洋理工大学が開発したTradeMaster ## は、4 つの主要な金融市場、6 つの主要な取引シナリオ、15 の強化学習アルゴリズム、および一連の視覚的評価ツールをカバーする、統合されたエンドツーエンドのユーザーフレンドリーな定量取引プラットフォームです。 プラットフォーム アドレス: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster

背景の紹介

近年、人工知能テクノロジーは定量的取引戦略においてますます重要な位置を占めています。複雑な環境における優れた意思決定能力により、強化学習テクノロジーを定量取引のタスクに適用することには大きな可能性があります。ただし、金融市場の信号対雑音比が低く、強化学習アルゴリズムのトレーニングが不安定であるため、現在、強化学習アルゴリズムを実際の金融市場に大規模に導入することはできません。

開発プロセスは複雑で、膨大なエンジニアリングが必要なため、実現が困難です。アルゴリズムのパフォーマンスは、テスト時の市場の状態に大きく依存します。リスクが高く、体系的に評価することが困難です。

アルゴリズムの設計、最適化、保守には技術的な敷居が高く、大規模に導入することが困難です。
2. TradeMaster のリリースは、上記 3 つの課題を解決するソフトウェア ツール、業界ベンチマーク、および工業グレードの製品インターフェイスをこの分野に提供します。

#TradeMaster は産学、研究、応用の緊密な統合に貢献できる可能性があります

TradeMaster フレームワークTradeMaster は、設計、実装、テスト、強化の展開の完全なプロセスを含む #6 つのコア モジュール

#で構成されていますクオンツ取引のための学習アルゴリズムについては、以下で詳しくご紹介します:

# TradeMaster のフレームワーク構造プラットフォーム

##データ モジュール: TradeMaster は、長期マルチモーダル (K ラインと注文フロー) の財務データをさまざまな粒度 (分レベルから日レベル) で提供し、4 つのデータをカバーします。主要市場: 中国、米国株、外国為替。

前処理モジュール: TradeMaster は、次の 6 つのステップを含む標準化された財務時系列データ前処理パイプラインを提供します。 1. データ クリーニング 2. データ入力 3. 正則化 4. 自動機能検出 5. 機能の埋め込み6. 機能の選択

シミュレーター モジュール: TradeMaster は、一連のデータ駆動型の高品質金融市場シミュレーターを提供し、6 つの主流の定量的取引タスクをサポートします: 1. 通貨取引 2. ポートフォリオ管理 3日中取引 4. 注文執行 5. 高頻度取引 6. マーケットメイク

アルゴリズム モジュール: TradeMaster は、7 つの最新の強化学習ベースの取引アルゴリズム (DeepScalper、OPD、DeepTrader、SARL) を実装しています。 、ETTO、Investor-Imitator、EIIE）および 8 つの古典的な強化アルゴリズム（PPO、A2C、Rainbow、SAC、DDPG、DQN、PG、TD3）。同時に、TradeMaster は自動機械学習テクノロジーを導入し、ユーザーがトレーニング強化学習アルゴリズムのハイパーパラメーターを効率的に調整できるようにします。

評価モジュール: TradeMaster は、収益性、リスク管理、多様性、解釈可能性、堅牢性、普遍性の 6 つの側面からの 17 の評価指標と視覚化ツールを実装しています。体系的な評価。以下に 2 つの例を示します。

#収益性、リスク管理、戦略の多様性を示すレーダー チャート

#金融時系列データの視覚化

プロセス疑似コードの実行

TradeMaster は、オブジェクト指向プログラミングのアイデアに基づいており、さまざまな機能モジュールをカプセル化し、さまざまなモジュールの機能分離とカプセル化を実現し、優れたスケーラビリティと再利用性を備えています。具体的なプロセスには次のような# # 6 つのステップ##が含まれます#:

テスト結果

ダウ ジョーンズ 30 指数に基づく 古典的なものを採用投資ポートフォリオのタスクを例に挙げると、EIIE アルゴリズムはテスト セットで安定したプラスのリターンと高いシャープ レシオを達成しました。

##TradeMaster チュートリアル

TradeMaster は、取引タスク用の一連のさまざまな強化学習アルゴリズム チュートリアルを提供します。ユーザーがすぐに使い始められるようにするための Jupyter Notebook の形式:

詳細については、https:/ を参照してください。 /github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster/tree/1.0.0/tutorial

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