論文の概要: Off-Policy Optimization of Portfolio Allocation Policies under Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11715v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 22:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 07:47:55.306302
• Title: Off-Policy Optimization of Portfolio Allocation Policies under Constraints
• Title（参考訳）: 制約下におけるポートフォリオ配分ポリシーのオフポリシー最適化
• Authors: Nymisha Bandi and Theja Tulabandhula
• Abstract要約: 財務の動的ポートフォリオ最適化問題には、投資家の好みとリスクによって、さまざまな制約に従う学習ポリシーが頻繁に必要です。 本研究の目的は, 逐次的意思決定枠組み内でアロケーションポリシを見つけることであり, (a) 適用済みのポリシに基づいて収集されたデータを使用すること, (b) 所望の制約を課すこと, (b) ほぼ最適ポリシーをこのデータで計算することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8848340429852071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamic portfolio optimization problem in finance frequently requires learning policies that adhere to various constraints, driven by investor preferences and risk. We motivate this problem of finding an allocation policy within a sequential decision making framework and study the effects of: (a) using data collected under previously employed policies, which may be sub-optimal and constraint-violating, and (b) imposing desired constraints while computing near-optimal policies with this data. Our framework relies on solving a minimax objective, where one player evaluates policies via off-policy estimators, and the opponent uses an online learning strategy to control constraint violations. We extensively investigate various choices for off-policy estimation and their corresponding optimization sub-routines, and quantify their impact on computing constraint-aware allocation policies. Our study shows promising results for constructing such policies when back-tested on historical equities data, under various regimes of operation, dimensionality and constraints.
• Abstract（参考訳）: 金融における動的なポートフォリオ最適化問題は、投資家の好みやリスクによって引き起こされる様々な制約に従う学習ポリシーを必要とすることが多い。 本研究の目的は, 逐次的意思決定枠組み内でアロケーションポリシを見つけることであり, (a) 適用済みのポリシに基づいて収集されたデータを使用すること, (b) 所望の制約を課すこと, (b) ほぼ最適ポリシーをこのデータで計算することである。 筆者らのフレームワークは,オンライン学習戦略を用いて制約違反の制御を行う,ミニマックス目標(minimax objective)の解法に依存している。 我々は,オフ・ポリシー推定とそれに対応する最適化サブルーチンの様々な選択を広範囲に検討し,それらの制約対応割り当てポリシーに対する影響を定量化する。 本研究は,様々な運用・寸法・制約条件の下で,過去の株式データをバックテストした場合の政策構築に有望な結果を示す。

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