科学者たちは、オンチェーンデータでトレーニングされた暗号資産ポートフォリオ管理AIを作成しました

日本の筑波大学の研究者2人は、最近、オンチェーンデータをトレーニングに利用する人工知能(AI)駆動の仮想通貨ポートフォリオ管理システムを構築しました。これは、科学者によれば、そのようなシステムは初めてです。

このシステムは「CryptoRLPM」と呼ばれ、Cryptocurrency reinforcement learning portfolio managerの略称です。このAIシステムは、「強化学習」と呼ばれるトレーニング手法を利用して、オンチェーンデータをモデルに組み込みます。

強化学習(RL)は、AIシステムがその環境(この場合は仮想通貨ポートフォリオ)と対話し、報酬信号に基づいてトレーニングを更新する最適化の手法です。

CryptoRLPMは、RLからのフィードバックをアーキテクチャ全体に適用します。このシステムは、情報の処理とポートフォリオの管理を行うために連携して働く5つの主要なユニットに分かれています。

これらのモジュールには、データフィードユニット、データリファインメントユニット、ポートフォリオエージェントユニット、ライブトレーディングユニット、エージェント更新ユニットが含まれます。

開発後、研究者たちはCryptoRLPMを3つのポートフォリオに割り当ててテストしました。最初のポートフォリオにはBitcoin(BTC)とStorj(STORJ)のみが含まれており、2番目のポートフォリオはBTCとSTORJに加えてBluzelle(BLZ)が追加され、3番目のポートフォリオはこれら3つにChainlink(LINK)が追加されています。

実験は2020年10月から2022年9月までの期間にわたり、トレーニング、検証、バックテストの3つの異なるフェーズで行われました。

研究者たちは、CryptoRLPMの成功を、標準的な市場パフォーマンスのベースライン評価との比較によって3つの指標で測定しました。累積収益率(AAR)、日次収益率(DRR)、およびSortino比率(SR)です。

AARとDRRは、与えられた期間内に資産がどれだけ損失または利益を出したかを一目で示す指標であり、SRは資産のリスク調整リターンを測定します。

科学者のプレプリント研究論文によると、CryptoRLPMはベースラインのパフォーマンスに比べて大幅な改善が示されています。

「具体的には、CryptoRLPMは、ベースラインのBitcoinに比べて、少なくともARRで83.14%の改善、DRRで0.5603%の改善、SRで2.1767の改善を示しました。」

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