トレーディングの新しい手法：ディシジョントランスフォーマー

勝てるトレーディング戦略を作るのは、リスクを低く保ちながらお金を稼ぎたい企業にとって超大事。昔は、トレーダーたちは自分で作ったルールや特徴に頼ってたけど、この方法は市場がどれほど早く複雑になるかに追いつくにはあまり柔軟じゃなかった。

でも、ちょっとオタクな天才たちのおかげで、「強化学習（RL）」って新しいやつが登場したんだ。このかっこいい言葉は、システムが市場とやり取りすることでより良いトレーディングの決定を学べるって意味。けど、RLを使って実際のトレードに飛び込むのはリスクが高くてお金もかかるから、賢い人たちは「オフラインRL」の安全なルートを選ぶことにした。これは過去の市場データから学ぶ方法で、実際のお金をリスクにさらさない。

#オフラインRLの課題

既存のオフラインRLの方法は、過去のパターンに過剰に反応しちゃうことがある。まるで、お気に入りのおもちゃをもらえなくて癇癪を起こす成長しすぎた幼児みたいだ。また、金融データは難しくて、報酬が不定期に現れたり遅れたりすることがよくある。従来のオフラインRLの方法はこれを考慮するのが苦手で、株が急落する直前に買っちゃうような良くない決定を招くことがある。

#デシジョントランスフォーマーの紹介

さあ、いい話に移ろう。デシジョントランスフォーマー（DT）に注目！これは強化学習をシーケンスモデリングの問題として捉える方法で、トレードの順序や結果に焦点を当てるって訳。物語の次に何が起こるかを予測するのを想像してみて - それがDTのやってることだけど、トレーディングに応用されるのさ。

DTはトランスフォーマーっていうものを使ってる。トランスフォーマーは、好きなSF映画のハイテクロボットみたいなもので、戦いじゃなくて市場の動きを予測するのを手伝ってくれる。たくさんのデータを分析することで、金融世界の長期的なパターンを理解するのに重要なんだ。

#GPT-2の優れた力

ここが魔法が起こるところ。デシジョントランスフォーマーに脳のブーストを与えることにしたんだ。私たちは人気のある言語モデル「GPT-2」を使った。これは言葉を理解する超賢いロボットみたいで、決定ツールとその脳力を共有させた。こうすることで、モデルは過去のデータの宝庫から学んで、より良いトレーディングの選択をすることができる。

効率的でシンプルに保つために、「ロウランクアダプテーション（LoRA）」って技術を使った。LoRAはモデルのためのダイエットみたいなもので、必要のない部分を削りつつも効果的に学ぶことができる。

#実データでの実験

大きなテストとして、ダウ・ジョーンズ工業株平均（DJIA）の29銘柄を見て、2009年から2021年までのデータを集めた。専門トレーダーのように振る舞うバーチャルトレーディングエージェントを作り、シミュレーションした市場で決定をさせた。彼らが要領をつかんだら、彼らのアクションを使って自分たちのデシジョントランスフォーマーモデルをトレーニングした。

#モデルの比較

モデルが準備できたら、トレーディング戦略を学ぶ能力を測りたかった。だから、有名なオフラインRLアルゴリズムと対決させて性能を比べてみた。対戦相手には、コンサバティブQラーニング（CQL）、インプリシットQラーニング（IQL）、バイヘイビアクローニング（BC）が含まれてた。彼らは中世のファンタジーから来たように聞こえるかもしれないけど、実際にはトレーディングの世界で真剣に勝負してるプレイヤーなんだ。

公正を期すために、すべてのモデルが同じ数の学習可能な部分を持つようにした。また再度、デシジョントランスフォーマーを強力なGPT-2の重みとランダムに初期化した重みの両方でトレーニングした。

#決闘の結果

結果をチェックしたとき、興味深い結果が見えた。GPT-2によってパワーアップしたデシジョントランスフォーマーは、強力な競争相手になり、伝統的な方法をしばしば上回った。複雑なパターンを拾うことを学び、報酬が少ない時でも引き下がらなかった。友達が一週間寝かせたルービックキューブを解けるような感じ！

パフォーマンス指標として、私たちのモデルは累積リターンを高く出しながら、リスクプロファイルも一部の専門家より良かった。一方で、従来のモデルはなぜうまくいかなかったのか頭を抱えてた。

#結果の理解

大きなポイントは明確だった。デシジョントランスフォーマーは言語処理の背景を持っていて、過去の出来事に捕まることなく専門家の軌道から効率的に学ぶことができた。つまり、ゴールを一度決めた友達のように古い話を繰り返すんじゃなくて、前に進むための最良の決定をすることに集中してた。

#将来の方向性

成果を祝ったけど、まだ探るべき領域があることも認識した。複数の専門家の軌道を組み合わせるアイデアには深入りしなかったけど、これはトレーディングパターンの広い視野を構築するのに役立つかもしれない。

もう一つ気づいたことは、モデルが自分の決定に対する説明を提供しなかったこと。赤いネクタイを青いのに選んだ理由を説明しないパーソナルアシスタントを想像してみて - フラストレーションが溜まるよね？だから、複雑なトレーディングの選択を簡単な言葉で説明するのは、将来の研究の楽しみになるかもしれない。

他の市場や資産クラスにモデルを一般化するのもいいアイデアに思える。スパゲッティだけじゃなくて、いろんな料理で料理スキルを試すような感じだし、さらに大きな事前学習モデルがより良いパフォーマンスを提供するか探索する余地もある。

#結論

まとめると、デシジョントランスフォーマーとGPT-2を組み合わせてロウランクアダプテーションを活用することで、定量的トレーディングにおけるオフライン強化学習のための効果的なツールを作れることを示した。これは従来の方法に対抗するだけじゃなく、時にはそれを上回ることもできるから、トレーディングを強化したい人には試す価値がある。

これから先、複数の専門家から学ぶことや、モデルに説明をさせることなど、進むべき道はたくさんある。未来は明るくて、もしかしたらトレーディングボットとコーヒーを飲みながら次の大きな市場の動きについて話し合う日も近いかもね！