Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/239253 
Erscheinungsjahr: 
2020
Quellenangabe: 
[Journal:] Journal of Risk and Financial Management [ISSN:] 1911-8074 [Volume:] 13 [Issue:] 8 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2020 [Pages:] 1-7
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We present a model for active trading based on reinforcement machine learning and apply this to five major cryptocurrencies in circulation. In relation to a buy-and-hold approach, we demonstrate how this model yields enhanced risk-adjusted returns and serves to reduce downside risk. These findings hold when accounting for actual transaction costs. We conclude that real-world portfolio management application of the model is viable, yet, performance can vary based on how it is calibrated in test samples.
Schlagwörter: 
cryptocurrencies
machine learning
Bitcoin
direct reinforcement
risk-return
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
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Größe
348.42 kB





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