A revised approach to cryptocurrency portfolio optimization using advanced Q-learning and policy iteration frameworks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 834865
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Portföy optimizasyonu, Portfolio optimization
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yatırımcılar arasında volatilite ve merkezsizleşme gibi endişe yaratan tüm faktörlerine rağmen, kripto para birimlerinin popülaritesi istikrarlı bir şekilde artmaya devam etmektedir. Kripto para piyasası, geçmişte yaşadığı yüksek kar seviyeleri sebebiyle, birçok yatırımcı için hala cazibesini korumaktadır. Günlük olarak birçok alternatif kripto para biriminin piyasaya girmesiyle, portföy yönetimi çok daha zorlu hale gelmektedir. Literatürde, kripto portföylerini verimli bir şekilde yönetmek için önerilen bir çok çalışma görmekteyiz. Bu çalışma, Policy Iteration ve Q-learning algoritmalarından türetilen yeni model önerileri sunmaktadır. Q-learning altında Deep Q-Network (DQN), Double Deep Q-Network (DDQN) ve Double Dueling Q-Network (DDDQN) olmak üzere kırılımlı olarak üç alt model tanıtılmaktadır. Bu modellerin hepsi, 6 aylık eğitim dönemleri kullanılarak eğitilmiştir ve 10 farklı eğitim ve test dönemleri kullanılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Ayrıca, hem önerilen politika iterasyonu hem de önerilen Q-learning modellerini değerlendirebilmek için iki algoritma için de basit birer referans modelleri yaratılmış ve önerilen model değerlendirmeleri bu referans modelleri kullanılarak yapılmıştır.Sonuçlara göre önerilen Policy Iteration modeli Policy Iteration modelleri arasında %3 ortalama ROI değeri ile en iyi modeldir. Benzer şekilde, önerilen Q-learning modelleri arasında DQN modeli, hem referans modeli hem de diğer Q-learning modellerini %2 ortalama ROI değeri ile geride bırakmaktadır. Tüm modelleri dikkate aldığımızda, önerilen Politika İterasyonu modelinin en yüksek ortalama ROI değerine sahip olduğunu, önerilen DQN ve DDDQN modellerinin ise ROI standart sapması açısından en düşük volatiliteyi sahip olduğunu görmekteyiz.
Özet (Çeviri)
Despite all the factors that cause concern among investors, such as volatility and decentralization of crypto world, the popularity of cryptocurrencies continues to grow steadily. The cryptocurrency market still holds its allure for many investors due to the high profit levels it has experienced in the past. With the entrance of numerous altcoins into the market, portfolio management becomes much more challenging. In the literature, we come across numerous studies proposing efficient portfolio management techniques for cryptocurrencies. This study presents proposed models developed based on policy iteration and Q-learning algorithms. Under Q-learning, three distinct sub-models are introduced: Deep Q-Network (DQN), Double Deep Q-Network (DDQN), and Double Dueling Q-Network (DDDQN). All of these models are trained using 6-month training periods and compared using 10 different training and testing periods. Additionally, to evaluate both of proposed policy iteration and Q-learning models, baseline models were created for each algorithm, and the performance of the proposed models was assessed against these baseline models. The results indicate that among Policy Iteration models, the proposed model has the highest average ROI value of 3%, making it the top-performing model. Similarly, among Q-learning models, the proposed DQN model surpasses both baseline models and other Q-learning models, with an average ROI value of 2%. Considering all the models, the proposed Policy Iteration model achieves the highest average ROI value, while the proposed DQN and the proposed DDDQN model demonstrates the lowest volatility in terms of ROI standard deviations.
Benzer Tezler
- A revised ant colony system approach to vehicle routing problems
Araç rotalama problemleri için yeni bir karınca kolonisi sistemi yaklaşımı
ELİF İLKE GÖKÇE
- A new approach to increase energy efficiency of luxury high-rise residential blocks in complex buildings by utilizing advanced HVAC systems
Karma yapılardaki yüksek katlı lüks konut binalarının enerji verimliliğinin gelişmiş mekanik sistemlerden faydalanarak arttırılması için yeni bir yaklaşım önerisi
ALPAY AKGÜÇ
- Parmak izinden yüz eşkâli belirleme için yeni yöntem ve sistem geliştirme
A new approach and developed system to identify facial sketches from only fingerprints
URAZ YAVANOĞLU
- Türkülerin dinamik yapısını oluşturan olguların öğretiminde izlenecek bir yaklaşım önerisi: Orta Anadolu ağzı örneği
A recommendation for an approach to teaching the phenomenons which form that the dynamic structure of turkus: Central Anatolia example
ERHAN USLU
Doktora
Türkçe
2022
İstanbul Teknik ÜniversitesiMüzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- İndirgenmiş nakit akımları yöntemine (İNA) göre firma değerinin tespiti ve ina yöntemine göre firma değerlemesi için metodolojik yaklaşım
Firm valuation by discounted cash flow (DCF)method and a methodological approach to firm valuation by dcf
MEHMET KEPEZ
