論文の概要: Deep Learning for Mean Field Games and Mean Field Control with
Applications to Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04568v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 17:40:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-07-12 13:32:27.067284
- Title: Deep Learning for Mean Field Games and Mean Field Control with
Applications to Finance
- Title（参考訳）: 平均場ゲームのためのディープラーニングと平均場制御とファイナンスへの応用
- Authors: Ren\'e Carmona and Mathieu Lauri\`ere
- Abstract要約: 平均場ゲームは、プレイヤーの数が無限であるときの極限における問題を研究するために導入された。
機械学習との対話は、ますます関心を集めている。
金融アプリケーションに特に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Financial markets and more generally macro-economic models involve a large
number of individuals interacting through variables such as prices resulting
from the aggregate behavior of all the agents. Mean field games have been
introduced to study Nash equilibria for such problems in the limit when the
number of players is infinite. The theory has been extensively developed in the
past decade, using both analytical and probabilistic tools, and a wide range of
applications have been discovered, from economics to crowd motion. More
recently the interaction with machine learning has attracted a growing
interest. This aspect is particularly relevant to solve very large games with
complex structures, in high dimension or with common sources of randomness. In
this chapter, we review the literature on the interplay between mean field
games and deep learning, with a focus on three families of methods. A special
emphasis is given to financial applications.
- Abstract（参考訳）: 金融市場やより一般的にマクロ経済モデルでは、全てのエージェントの集合行動から生じる価格などの変数を介して相互作用する多数の個人が関与する。
平均場ゲームは、プレイヤーの数が無限である極限におけるそのような問題に対するナッシュ均衡を研究するために導入された。
この理論は分析ツールと確率ツールの両方を使用して過去10年間に広く開発され、経済学から群集運動まで幅広い応用が発見されている。
最近では、機械学習とのインタラクションが関心を集めている。
この側面は、複雑な構造、高次元、または共通のランダム性源を持つ非常に大きなゲームを解くことに特に関係している。
本章では,平均フィールドゲームとディープラーニングの相互作用に関する文献を,3種類の手法に焦点をあてて検討する。
金融アプリケーションに特に重点を置いている。
関連論文リスト
- Imperfect-Recall Games: Equilibrium Concepts and Their Complexity [74.01381499760288]
エージェントが以前保持していた情報を忘れたとき、不完全なリコールの下で最適な意思決定を行う。
不完全なリコールを伴う広範囲形式のゲームフレームワークにおいて、マルチプレイヤー設定における平衡を求める際の計算複雑性を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-23T00:27:28Z) - Learning Discrete-Time Major-Minor Mean Field Games [61.09249862334384]
本稿では,M3FG(Major-minor MFG)の新たな離散時間バージョンと,実演に基づく学習アルゴリズムを提案する。
M3FGは一般的な雑音でMFGを一般化し、ランダムな異種環境状態だけでなく、メジャープレイヤーも扱える。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T18:22:08Z) - Stochastic Delay Differential Games: Financial Modeling and Machine
Learning Algorithms [3.222802562733787]
深層学習による遅延差分ゲームの閉ループナッシュ平衡を求める数値手法を提案する。
これらのゲームは、マルチエージェント相互作用と遅延効果がモデルでしばしば望まれる特徴である金融と経済学で広く使われている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-12T21:02:45Z) - Causal Deep Learning [77.49632479298745]
因果性は、現実世界の問題を解決する方法を変える可能性がある。
しかし因果関係は、実際にテストできない重要な仮定を必要とすることが多い。
我々は、因果性に関する新しい考え方を提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T19:19:18Z) - Learning Correlated Equilibria in Mean-Field Games [62.14589406821103]
我々は平均場相関と粗相関平衡の概念を発展させる。
ゲームの構造に関する仮定を必要とせず,効率よくゲーム内で学習できることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T08:31:46Z) - Learning in Mean Field Games: A Survey [44.93300994923148]
平均フィールドゲームズ(MFG)は、プレイヤーの数を無限に増やすために平均フィールド近似に依存する。
MFGにおけるリベリアと社会的最適化のための強化学習法に関する最近の研究
本稿では,MFGを正確に解くための古典的反復法に関する一般的な枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T17:49:37Z) - FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。
我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。
その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:08:14Z) - Reinforcement Learning for Mean Field Games, with Applications to
Economics [0.0]
平均場ゲーム(MFG)および平均場制御問題(平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題、平均場制御問題)は、エージェントの連続体を持つゲームにおいてナッシュ平衡または社会的最適性を研究するためのフレームワークである。
本稿では,MFGとMFCのためのRLを用いた2つの時間スケールアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T16:45:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。