論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Stock Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06325v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 10:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 10:37:29.313145
• Title: Deep Reinforcement Learning for Stock Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: ストックポートフォリオ最適化のための深層強化学習
• Authors: Le Trung Hieu
• Abstract要約: 私たちは、タスクに強化学習を適切に適用できるように問題を定式化します。 市場に関する現実的な仮定を維持するためには、取引コストとリスクファクターを州にも組み込む予定です。 ストックサブセット選択のための最小分散ポートフォリオと多周波データパターン抽出のためのウェーブレット変換を用いたタスクのエンドツーエンドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Stock portfolio optimization is the process of constant re-distribution of money to a pool of various stocks. In this paper, we will formulate the problem such that we can apply Reinforcement Learning for the task properly. To maintain a realistic assumption about the market, we will incorporate transaction cost and risk factor into the state as well. On top of that, we will apply various state-of-the-art Deep Reinforcement Learning algorithms for comparison. Since the action space is continuous, the realistic formulation were tested under a family of state-of-the-art continuous policy gradients algorithms: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Generalized Deterministic Policy Gradient (GDPG) and Proximal Policy Optimization (PPO), where the former two perform much better than the last one. Next, we will present the end-to-end solution for the task with Minimum Variance Portfolio Theory for stock subset selection, and Wavelet Transform for extracting multi-frequency data pattern. Observations and hypothesis were discussed about the results, as well as possible future research directions.1
• Abstract（参考訳）: 株式ポートフォリオの最適化は、様々な株式のプールに常に資金を再分配するプロセスである。 本稿では,タスクの強化学習を適切に適用できるように,問題を定式化する。 市場に関する現実的な仮定を維持するため、我々は取引コストとリスクファクターを州にも組み込む。 それに加えて、さまざまな最先端のDeep Reinforcement Learningアルゴリズムを比較に適用する。 アクション空間は連続であるため、現実的な定式化は、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)、Generalized Deterministic Policy Gradient (GDPG)、Proximal Policy Optimization (PPO)という、最先端の継続的ポリシー勾配アルゴリズムのファミリーでテストされた。 次に、ストックサブセット選択のための最小分散ポートフォリオ理論と多周波データパターン抽出のためのウェーブレット変換を用いたタスクのエンドツーエンドソリューションを提案する。 結果と今後の研究方向性について,観測と仮説を議論した。

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