論文の概要: Similarity metrics for Different Market Scenarios in Abides

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09352v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 09:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 20:13:51.437908
• Title: Similarity metrics for Different Market Scenarios in Abides
• Title（参考訳）: abidesにおける異なる市場シナリオの類似度指標
• Authors: Diego Pino, Javier Garc\'ia, Fernando Fern\'andez, Svitlana S Vyetrenko
• Abstract要約: マルコフ決定プロセス(MDP)は、多くの機械学習問題を正式に記述する効果的な方法である。 本稿では,金融MDPの概念的,構造的,パフォーマンス的側面に基づく3つの類似度指標の使用について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Markov Decision Processes (MDPs) are an effective way to formally describe many Machine Learning problems. In fact, recently MDPs have also emerged as a powerful framework to model financial trading tasks. For example, financial MDPs can model different market scenarios. However, the learning of a (near-)optimal policy for each of these financial MDPs can be a very time-consuming process, especially when nothing is known about the policy to begin with. An alternative approach is to find a similar financial MDP for which we have already learned its policy, and then reuse such policy in the learning of a new policy for a new financial MDP. Such a knowledge transfer between market scenarios raises several issues. On the one hand, how to measure the similarity between financial MDPs. On the other hand, how to use this similarity measurement to effectively transfer the knowledge between financial MDPs. This paper addresses both of these issues. Regarding the first one, this paper analyzes the use of three similarity metrics based on conceptual, structural and performance aspects of the financial MDPs. Regarding the second one, this paper uses Probabilistic Policy Reuse to balance the exploitation/exploration in the learning of a new financial MDP according to the similarity of the previous financial MDPs whose knowledge is reused.
• Abstract（参考訳）: マルコフ決定プロセス(MDP)は、多くの機械学習問題を正式に記述する効果的な方法である。 事実、近年、MDPは金融取引タスクをモデル化する強力なフレームワークとして登場した。 例えば、金融MDPは異なる市場シナリオをモデル化することができる。 しかし、これらの金融MDPの(ほぼ)最適政策の学習は、特にその方針について何も分かっていない場合、非常に時間がかかる可能性がある。 もう一つのアプローチは、我々が既にその方針を学習した同様の金融MDPを見つけ、その上で、新たな金融MDPの新たな政策の学習に再利用することである。 このような市場シナリオ間の知識伝達は、いくつかの問題を引き起こす。 一方、金融mdp間の類似性を測定するには、どうすればよいか。 一方、この類似度測定を用いて、金融MDP間の知識を効果的に伝達する方法。 本稿ではこれらの問題に対処する。 本稿では,金融MDPの概念的,構造的,パフォーマンス的側面に基づく3つの類似度指標の活用について分析する。 第2に,本稿では,知識を再利用した従来の金融MDPの類似性に応じて,新たな金融MDPの学習における活用・探索のバランスをとるために,確率的政策再利用を利用する。

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