論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Long-Short Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13773v8
• Date: Sat, 15 Mar 2025 17:27:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 23:06:57.02111
• Title: Deep Reinforcement Learning for Long-Short Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: 長短ポートフォリオ最適化のための深層強化学習
• Authors: Gang Huang, Xiaohua Zhou, Qingyang Song,
• Abstract要約: 本稿では,実際の取引ルールに適合する短売制のポートフォリオ管理フレームワークであるDeep Reinforcement Learning (DRL)を構築した。 鍵となるイノベーションは、長期にわたるトランザクションの動的進化を考慮に入れた、継続的取引における包括的な短期販売メカニズムの開発である。 従来のアプローチと比較して、このモデルはリスク調整されたリターンを向上し、最大損失を低減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.131902599861306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid development of artificial intelligence, data-driven methods effectively overcome limitations in traditional portfolio optimization. Conventional models primarily employ long-only mechanisms, excluding highly correlated assets to diversify risk. However, incorporating short-selling enables low-risk arbitrage through hedging correlated assets. This paper constructs a Deep Reinforcement Learning (DRL) portfolio management framework with short-selling mechanisms conforming to actual trading rules, exploring strategies for excess returns in China's A-share market. Key innovations include: (1) Development of a comprehensive short-selling mechanism in continuous trading that accounts for dynamic evolution of transactions across time periods; (2) Design of a long-short optimization framework integrating deep neural networks for processing multi-dimensional financial time series with mean Sharpe ratio reward functions. Empirical results show the DRL model with short-selling demonstrates significant optimization capabilities, achieving consistent positive returns during backtesting periods. Compared to traditional approaches, this model delivers superior risk-adjusted returns while reducing maximum drawdown. From an allocation perspective, the DRL model establishes a robust investment style, enhancing defensive capabilities through strategic avoidance of underperforming assets and balanced capital allocation. This research contributes to portfolio theory while providing novel methodologies for quantitative investment practice.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な発展により、データ駆動方式は従来のポートフォリオ最適化の限界を効果的に克服する。 従来のモデルは、リスクを多様化するために非常に相関性の高い資産を除いて、主に長期限定のメカニズムを使用する。 しかし、短期販売の導入は、関連資産のヘッジを通じて低リスクの仲裁を可能にする。 本稿では,中国のA株市場における過剰リターン戦略を探求し,実際の取引規則に適合する短期販売機構を備えたポートフォリオ管理フレームワークを構築する。 1) 長期にわたる取引の動的進化を考慮に入れた連続取引における包括的短売機構の開発,(2) シャープ比報酬関数を用いた多次元金融時系列処理のためのディープニューラルネットワークの統合による長短最適化フレームワークの設計。 実証実験の結果, 短時間販売のDRLモデルは, バックテスト期間中に一貫した正のリターンを達成し, 大幅な最適化能力を示すことがわかった。 従来のアプローチと比較して、このモデルはリスク調整されたリターンを向上し、最大損失を低減します。 割当の観点からは、DRLモデルはロバストな投資スタイルを確立し、未達成資産の戦略的回避とバランスの取れた資本割当を通じて防衛能力を強化する。 この研究はポートフォリオ理論に寄与し、量的投資実践のための新しい方法論を提供する。

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