論文の概要: A Modularized and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning-based
System for Financial Portfolio Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03502v2
- Date: Tue, 9 Feb 2021 16:19:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-10 12:50:45.732547
- Title: A Modularized and Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning-based
System for Financial Portfolio Management
- Title(参考訳): 金融ポートフォリオ管理のためのモジュール化・拡張型マルチエージェント強化学習システム
- Authors: Zhenhan Huang, Fumihide Tanaka
- Abstract要約: 金融ポートフォリオマネジメントは強化学習(RL)において最も適用可能な問題の1つである
MSPMは、ポートフォリオ管理のためのモジュール化されたスケーラブルなアーキテクチャを備えた、新しいマルチエージェント強化学習ベースシステムである。
8年にわたる米株式市場のデータの実験は、MSPMが既存のベンチマークを上回るパフォーマンスで蓄積した利益がMSPMの有効性を証明している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.6146285961466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Financial Portfolio Management is one of the most applicable problems in
Reinforcement Learning (RL) by its sequential decision-making nature. Existing
RL-based approaches, while inspiring, often lack scalability, reusability, or
profundity of intake information to accommodate the ever-changing capital
markets. In this paper, we design and develop MSPM, a novel Multi-agent
Reinforcement learning-based system with a modularized and scalable
architecture for portfolio management. MSPM involves two asynchronously updated
units: Evolving Agent Module (EAM) and Strategic Agent Module (SAM). A
self-sustained EAM produces signal-comprised information for a specific asset
using heterogeneous data inputs, and each EAM possesses its reusability to have
connections to multiple SAMs. A SAM is responsible for the assets reallocation
of a portfolio using profound information from the EAMs connected. With the
elaborate architecture and the multi-step condensation of the volatile market
information, MSPM aims to provide a customizable, stable, and dedicated
solution to portfolio management that existing approaches do not. We also
tackle data-shortage issue of newly-listed stocks by transfer learning, and
validate the necessity of EAM. Experiments on 8-year U.S. stock markets data
prove the effectiveness of MSPM in profits accumulation by its outperformance
over existing benchmarks.
- Abstract(参考訳): 金融ポートフォリオ管理はその逐次意思決定性によって強化学習(rl)において最も適用可能な問題の1つである。
既存のRLベースのアプローチは、常に変化する資本市場に対応するために、スケーラビリティ、再利用性、あるいはインテーク情報のプロファンドをしばしば欠いている。
本稿では,ポートフォリオ管理のためのモジュール化・スケーラブルなアーキテクチャを備えた,新たなマルチエージェント強化学習システムmspmの設計と開発を行う。
MSPMには、Evolving Agent Module (EAM) と Strategic Agent Module (SAM) の2つの非同期更新ユニットが含まれている。
自己持続型EAMは、異種データ入力を用いて特定の資産の信号構成情報を生成し、各EAMは、複数のSAMに接続することができる。
SAMはEAMからの深い情報を用いてポートフォリオの資産再配置を担います。
MSPMは、精巧なアーキテクチャと揮発性市場情報のマルチステップ凝縮により、既存のアプローチにはない、カスタマイズ可能で安定した専用ソリューションをポートフォリオ管理に提供することを目指しています。
また、移転学習による新規上場株式のデータ不足問題にも取り組み、EAMの必要性を検証しています。
8年間の米国株式市場データに関する実験では、MSPMが既存のベンチマークを上回るパフォーマンスで利益の蓄積に有効であることを証明している。
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