配對交易是一種應(yīng)用非常廣泛的量化投資策略,該策略可分為交易對的選擇和交易機會的發(fā)現(xiàn)兩個步驟。目前國內(nèi)外對選擇交易對的研究已經(jīng)比較成熟,主要有距離法、隨機價差法和協(xié)整法。但隨著信息技術(shù)的發(fā)展,交易頻度越來越高,面對海量的歷史交易信息,投資者很難在嘈雜動態(tài)的金融市場中發(fā)現(xiàn)交易機會。本文提出一種基于深度強化學(xué)習(xí)的配對交易策略,該策略將深度強化學(xué)習(xí)模型與配對交易相結(jié)合能夠自適應(yīng)市場變化,首先通過相關(guān)性分析對資產(chǎn)進行預(yù)選擇,再利用EG兩步法對預(yù)選資產(chǎn)進行協(xié)整檢驗,最后通過深度強化學(xué)習(xí)模型自動發(fā)現(xiàn)交易機會。其主要貢獻(xiàn)有以下兩個方面:一方面將深度強化學(xué)習(xí)方法與配對交易相結(jié)合,深度強化學(xué)習(xí)模型中采用Actor-Critic強化學(xué)習(xí)方法,能進行單步更新且輸出策略比較穩(wěn)定。另一方面使用LSTM方法自動發(fā)現(xiàn)動態(tài)市場特征,避免了人工提取特征的主觀性,極大的提高了配對交易中發(fā)現(xiàn)交易機會的能力。最后本文選取交易頻度高、市場分散的資產(chǎn)中具有代表性的數(shù)字貨幣作為實驗對象,實驗結(jié)果表明該策略在高頻自動量化交易的場景中有較好的理論與應(yīng)用價值。

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

本文編號：3876635