論文の概要: A General Framework on Enhancing Portfolio Management with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1911.11880v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 04:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:46:09.611238
• Title: A General Framework on Enhancing Portfolio Management with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるポートフォリオマネジメントの強化に関する一般フレームワーク
• Authors: Yinheng Li, Junhao Wang, Yijie Cao
• Abstract要約: ポートフォリオマネジメントは、リスクプロファイルに対する望ましいリターンを満たすため、金融商品全体の資金と資産の継続的な再配置を懸念している。 深層強化学習(RL)はポートフォリオ管理への関心が高まり、RLエージェントは資産配分プロセスを最適化するために財務データに基づいて訓練されている。 本稿では,資産管理のための一般的なRLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6985496077087743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portfolio management is the art and science in fiance that concerns continuous reallocation of funds and assets across financial instruments to meet the desired returns to risk profile. Deep reinforcement learning (RL) has gained increasing interest in portfolio management, where RL agents are trained base on financial data to optimize the asset reallocation process. Though there are prior efforts in trying to combine RL and portfolio management, previous works did not consider practical aspects such as transaction costs or short selling restrictions, limiting their applicability. To address these limitations, we propose a general RL framework for asset management that enables continuous asset weights, short selling and making decisions with relevant features. We compare the performance of three different RL algorithms: Policy Gradient with Actor-Critic (PGAC), Proximal Policy Optimization (PPO), and Evolution Strategies (ES) and demonstrate their advantages in a simulated environment with transaction costs. Our work aims to provide more options for utilizing RL frameworks in real-life asset management scenarios and can benefit further research in financial applications.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオマネジメント(Portfolio management)は、リスクプロファイルに対する望ましいリターンを満たすため、金融商品全体にわたる資金と資産の継続的な再配置を懸念するフィアンスにおける技術と科学である。 深層強化学習(RL)はポートフォリオ管理への関心が高まり、RLエージェントは資産配分プロセスを最適化するために財務データに基づいて訓練されている。 RLとポートフォリオ管理を組み合わせる努力は以前からあったが、以前の作業では、取引コストや販売制限の短縮といった実践的な側面を考慮せず、適用性に制限があった。 これらの制約に対処するために,我々は,資産管理のための汎用rlフレームワークを提案する。 3つの異なるrlアルゴリズムの性能を比較する: ポリシー勾配とアクター危機(pgac)、近方政策最適化(ppo)、進化戦略(es)であり、トランザクションコストを伴うシミュレーション環境でその利点を実証する。 我々の研究は、実生活の資産管理シナリオでRLフレームワークを利用するための選択肢を増やし、金融アプリケーションにおけるさらなる研究に役立てることを目的としています。

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