Pairs trading in cryptocurrency market using deep reinforcement learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 800830
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Eşbütünleşme, Kripto para birimi, İkili işlemler, Cointegration, Crypto currency, Pairs trading
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, kripto para piyasasında derin pekiştirmeli öğrenme yöntemini kullanarak ikili alım satım stratejisinin performansı analiz edilmiştir. Algoritmik ticaret, Makine Öğrenimi araştırmalarıyla birlikte popülerlik kazanmıştır. İlk çalışmalar genellikle istatistiksel stratejiler üzerinedir. İstatistiksel arbitraj“ortalamaya dönüş”yöntemleri en sık kullanılan algoritmalar arasındadır. İstatistiksel arbitraj, aynı fiyat trendlerine sahip ancak fiyatları kısa vadede farklılaşan varlıkları aynı anda alıp satmayı içerir. Buradaki fikir, belirli bir süre boyunca durağan olan varlıklar üzerinde geri dönen pozisyonlar almaktır. İstatistiksel arbitraj, varlık fiyatlarının birlikte hareket ve ortalamaya dönüş davranışına sahip olması şartıyla her türlü varlığa uygulanabilir. Araştırmanın iki bölümü vardır. İlk olarak, eşbütünleşme yöntemini kullanarak alım-satım yapmak için kripto para çiftlerini bulunmasıdır. İkinci olarak, Double Deep Q-Networks (DDQN) kullanarak ikili işlem stratejisinin geliştirilmesi ve performansının al-tut stratejisi ve istatistiksel ikili alım satım yöntemiyle karşılaştırılmasıdır. Çalışmada tez yazımı sırasında en yüksek piyasa değerine sahip ilk 100 coin arasından seçilen 25 kripto para kullanılmıştır. Veri kümesi seçilen 25 kripto para için Aralık 2018 ile Nisan 2022 arasında günlük kapanış fiyatlarını içermektedir. Bu tarih aralıklarında kriptopara piyasası hem yükseliş hem de düşüş yaşamıştır. Sonuçlar, DDQN'nin temel eşbütünleşme yöntemine kıyasla karlı olduğunu göstermektedir. DDQN'nin ortalama kümülatif getirisi %16,95, eşbütünleşme stratejisi ise %2,83'tür. Yükseliş piyasası koşullarında al ve tut stratejisi, her iki stratejiyi de geride bırakmıştır. Bu çalışmanın bir başka sonucu da, kripto para piyasasında günlük kapanış fiyatları kullanmanın ikili işlemler için verimli olmadığıdır.
Özet (Çeviri)
This thesis analyzes the performance of the pairs trading strategy using the deep reinforcement learning method in the cryptocurrency market. Algorithmic trading has gained popularity with Machine Learning research. Initial works generally are in statistical strategies. Statistical arbitrage“mean reversion”methods are among the most frequently used algorithms. Statistical arbitrage involves simultaneously buying and selling assets with the same price trends but whose prices diverge in the short term. The idea is to take reverting positions on assets that are stationary over a period of time. Statistical arbitrage can be applied to any type of asset with the requirement that prices of assets should have co-movement and mean-reversion behavior. Research has two parts. First, find the cryptocurrency pairs to trade using the cointegration method. Second, implement a pairs trading strategy using Double Deep Q-Networks and compare the performance with buy and hold and statistical pairs trading methods. We implement strategies using 25 cryptocurrencies selected from the top 100 coins with the highest market value. The dataset uses daily prices, and the range is from January 2018 to April 2022; during this period market is in both bullish and bearish conditions. The results show that DDQN is profitable compared to the baseline cointegration method. The average cumulative return of DDQN is 16.95%, whereas the cointegration strategy is 2.83%. The buy and hold strategy on bullish market conditions outperforms both strategies. Another outcome is that using daily prices on the cryptocurrency market is not efficient for pairs trading.
Benzer Tezler
- NaI (TI) dedektörleri için toplam verim ve tüm enerji pik duyarlığının Monte Carlo metodu ile elde edilmesi
Başlık çevirisi yok
N. REMZİYE ERGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN ÖZMUTLU
- Bertrand eğri çiftleri üzerine genelleştirmeler
Başlık çevirisi yok
NAZMİ ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MatematikGazi ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HİLMİ HACISALİHOĞLU
- İlkokul birinci sınıfa devam eden yedi yaşındaki çocukların ahlaki yargılarını etkileyen faktörler
Some factors influencing the moral jud gements of the seven year age students going to primary school's firot grade
GELENGÜL KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
PsikolojiAnkara ÜniversitesiEv Ekonomisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MİNE MANGIR