Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte :
Methoden des Verstärkungslernens (Reinforcement Learning, RL) werden im Finanzwesen immer beliebter, da sie komplexe sequentielle Entscheidungsprobleme lösen können. RL-Algorithmen können mehrdimensionale Daten verarbeiten, mehrere Parameter berücksichtigen und sich an wechselnde Umgebungen anpassen. Trotz erheblicher Fortschritte im Niederfrequenzhandel befinden sich wirksame Algorithmen für Hochfrequenzmärkte für Kryptowährungen jedoch noch in der Entwicklung. Diese Märkte sind gekennzeichnet durch hohe Volatilität, Instabilität und die Notwendigkeit, langfristige strategische Überlegungen mit schnellen taktischen Reaktionen in Einklang zu bringen.
Bestehende HFT-Algorithmen für Kryptowährungen stehen vor mehreren Herausforderungen, die ihre Wirksamkeit einschränken. Erstens werden die Märkte oft als einheitliche und stationäre Systeme behandelt, und viele Algorithmen stützen sich ausschließlich auf die Trendanalyse und vernachlässigen die Volatilität. Dieser Ansatz erschwert das Risikomanagement und verringert die Vorhersagegenauigkeit. Zweitens neigen viele Strategien zur Überanpassung und konzentrieren sich zu sehr auf eine begrenzte Anzahl von Marktmerkmalen. Dadurch verringert sich ihre Anpassungsfähigkeit an neue Bedingungen. Und schließlich fehlt es den einzelnen Handelsstrategien oft an ausreichender Flexibilität, um auf plötzliche Marktveränderungen zu reagieren – ein entscheidender Mangel in einem hochfrequenten Umfeld.
Eine mögliche Lösung für diese Herausforderungen wurde in dem Artikel „MacroHFT: Memory Augmented Context-aware Reinforcement Learning On High Frequency Trading“. Die Autoren schlagen MacroHFT vor, ein innovatives Framework, das auf kontextbezogenem Reinforcement Learning basiert und speziell für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen im Minutenbereich entwickelt wurde. MacroHFT bezieht makroökonomische und kontextbezogene Informationen ein, um die Entscheidungsqualität zu verbessern. Der Prozess umfasst zwei wichtige Phasen. Die erste ist die Marktklassifizierung, bei der der Markt anhand von Trend- und Volatilitätsindikatoren kategorisiert wird. Für jede Kategorie werden dann spezialisierte Unteragenten ausgebildet, die ihre Strategien dynamisch an die aktuellen Bedingungen anpassen können. Diese Untervermittler bieten Flexibilität und tragen den lokalen Marktgegebenheiten Rechnung.
Autor: Dmitriy Gizlyk