論文の概要: Cost-Sensitive Portfolio Selection via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03051v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 06:28:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 00:45:46.130976
• Title: Cost-Sensitive Portfolio Selection via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるコスト感性ポートフォリオ選択
• Authors: Yifan Zhang, Peilin Zhao, Qingyao Wu, Bin Li, Junzhou Huang, and Mingkui Tan
• Abstract要約: 深層強化学習を用いたコスト依存型ポートフォリオ選択手法を提案する。 具体的には、価格系列パターンと資産相関の両方を抽出するために、新しい2ストリームポートフォリオポリシーネットワークを考案した。 蓄積したリターンを最大化し、強化学習によるコストの両立を抑えるため、新たなコスト感受性報酬関数が開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.73223416589596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portfolio Selection is an important real-world financial task and has attracted extensive attention in artificial intelligence communities. This task, however, has two main difficulties: (i) the non-stationary price series and complex asset correlations make the learning of feature representation very hard; (ii) the practicality principle in financial markets requires controlling both transaction and risk costs. Most existing methods adopt handcraft features and/or consider no constraints for the costs, which may make them perform unsatisfactorily and fail to control both costs in practice. In this paper, we propose a cost-sensitive portfolio selection method with deep reinforcement learning. Specifically, a novel two-stream portfolio policy network is devised to extract both price series patterns and asset correlations, while a new cost-sensitive reward function is developed to maximize the accumulated return and constrain both costs via reinforcement learning. We theoretically analyze the near-optimality of the proposed reward, which shows that the growth rate of the policy regarding this reward function can approach the theoretical optimum. We also empirically evaluate the proposed method on real-world datasets. Promising results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method in terms of profitability, cost-sensitivity and representation abilities.
• Abstract（参考訳）: Portfolio Selectionは現実世界の重要な財務課題であり、人工知能コミュニティで広く注目を集めている。 しかし、この課題には2つの大きな困難がある。 (i)非定常価格級数及び複雑な資産相関は、特徴表現の学習を非常に困難にする。 二 金融市場における実用原則は、取引とリスクコストの両方を統制する必要がある。 既存の手法の多くは手工芸機能を採用しており、またコストに対する制約も考慮していないため、それらは不満足に動作し、実際に両方のコストを制御できない可能性がある。 本稿では,深層強化学習を用いたコスト依存型ポートフォリオ選択手法を提案する。 具体的には,価格系列パターンと資産相関を両立する新たな2ストリームポートフォリオ・ポリシー・ネットワークを考案し,累積リターンを最大化し,強化学習により両者のコストを制約する新たなコストセンシティブ報酬関数を開発した。 提案した報酬のほぼ最適性を理論的に分析し、この報酬関数に関する政策の成長率が理論的最適に近づくことを示す。 また,提案手法を実世界のデータセット上で実証的に評価した。 提案手法の有効性と優位性を,収益性,コスト感受性,表現能力の観点から検証した。

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