Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction

📄 arXiv: 2509.09751v1 📥 PDF

作者: Junqiao Wang, Zhaoyang Guan, Guanyu Liu, Tianze Xia, Xianzhi Li, Shuo Yin, Xinyuan Song, Chuhan Cheng, Tianyu Shi, Alex Lee

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-11

💡 一句话要点

提出Meta-RL-Crypto，用于加密货币收益预测的自提升交易Agent

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 元学习 强化学习 加密货币 收益预测 交易Agent

📋 核心要点

  1. 加密货币收益预测受多种因素影响，数据稀缺，传统方法难以有效应对快速变化的市场环境。
  2. Meta-RL-Crypto利用元学习和强化学习，构建自提升交易Agent，无需人工监督，持续优化交易策略。
  3. 实验表明，该Agent在真实市场技术指标上表现良好，超越了其他基于LLM的基线方法。

📝 摘要（中文）

预测加密货币收益是出了名的困难：价格波动受到快速变化的链上活动、新闻流和社会情绪的混合驱动，而带标签的训练数据稀缺且昂贵。本文提出Meta-RL-Crypto，一个统一的基于Transformer的架构，它统一了元学习和强化学习（RL），以创建一个完全自我改进的交易Agent。从一个vanilla指令调优的LLM开始，Agent在一个闭环架构中迭代地在三个角色（actor、judge和meta-judge）之间切换。这个学习过程不需要额外的人工监督。它可以利用多模态市场输入和内部偏好反馈。系统中的Agent不断改进交易策略和评估标准。在不同市场机制上的实验表明，Meta-RL-Crypto在真实市场的技术指标上表现良好，并且优于其他基于LLM的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决加密货币收益预测的难题。现有方法难以有效利用多模态市场信息，且缺乏足够的带标签数据进行训练，导致预测精度不高，难以适应快速变化的市场环境。传统方法依赖人工特征工程和专家知识，成本高昂且难以泛化。

核心思路：论文的核心思路是将元学习和强化学习相结合，构建一个能够自我改进的交易Agent。该Agent通过在actor、judge和meta-judge三个角色之间迭代，不断优化交易策略和评估标准，从而在缺乏人工监督的情况下，适应不同的市场环境。

技术框架：Meta-RL-Crypto的整体架构是一个闭环系统，包含以下三个主要模块：1) Actor：负责根据市场信息和当前策略生成交易决策。2) Judge：负责评估Actor的交易决策，并提供反馈信号。3) Meta-Judge：负责评估Judge的评估标准，并进行调整，以提高评估的准确性和有效性。这三个模块在一个迭代过程中不断交互，共同提升Agent的交易能力。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将元学习应用于强化学习，使得Agent能够自我学习和改进评估标准。传统强化学习方法通常依赖于固定的奖励函数，难以适应复杂多变的市场环境。Meta-RL-Crypto通过Meta-Judge模块动态调整评估标准，使得Agent能够更好地适应不同的市场机制。

关键设计：该方法使用Transformer作为基础架构，以处理多模态市场输入。Actor使用指令调优的LLM生成交易决策。Judge和Meta-Judge也基于Transformer构建，用于评估交易决策和评估标准。损失函数的设计旨在鼓励Actor生成有利可图的交易决策，并惩罚不合理的评估标准。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，Meta-RL-Crypto在真实市场的技术指标上表现良好，并且优于其他基于LLM的基线方法。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。但总体而言，该方法在加密货币收益预测方面展现出良好的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交易系统、量化投资策略和风险管理等领域。通过构建自适应的交易Agent，可以提高加密货币市场的交易效率和盈利能力，降低投资风险。未来，该方法可以扩展到其他金融市场，为投资者提供更智能化的投资工具。

📄 摘要（原文）

Predicting cryptocurrency returns is notoriously difficult: price movements are driven by a fast-shifting blend of on-chain activity, news flow, and social sentiment, while labeled training data are scarce and expensive. In this paper, we present Meta-RL-Crypto, a unified transformer-based architecture that unifies meta-learning and reinforcement learning (RL) to create a fully self-improving trading agent. Starting from a vanilla instruction-tuned LLM, the agent iteratively alternates between three roles-actor, judge, and meta-judge-in a closed-loop architecture. This learning process requires no additional human supervision. It can leverage multimodal market inputs and internal preference feedback. The agent in the system continuously refines both the trading policy and evaluation criteria. Experiments across diverse market regimes demonstrate that Meta-RL-Crypto shows good performance on the technical indicators of the real market and outperforming other LLM-based baselines.