論文の概要: Embracing advanced AI/ML to help investors achieve success: Vanguard Reinforcement Learning for Financial Goal Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12003v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 18:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-31 08:52:06.937749
• Title: Embracing advanced AI/ML to help investors achieve success: Vanguard Reinforcement Learning for Financial Goal Planning
• Title（参考訳）: 先進的なAI/MLを導入して投資家が成功するのを助ける:Vanguard Reinforcement Learning for Financial Goal Planning
• Authors: Shareefuddin Mohammed, Rusty Bealer, Jason Cohen
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement learning)は、複雑なデータセットに使用できる機械学習アプローチである。 我々は、金融予測、経済指標の予測、貯蓄戦略の作成における機械学習の利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the world of advice and financial planning, there is seldom one right answer. While traditional algorithms have been successful in solving linear problems, its success often depends on choosing the right features from a dataset, which can be a challenge for nuanced financial planning scenarios. Reinforcement learning is a machine learning approach that can be employed with complex data sets where picking the right features can be nearly impossible. In this paper, we will explore the use of machine learning for financial forecasting, predicting economic indicators, and creating a savings strategy. Vanguard ML algorithm for goals-based financial planning is based on deep reinforcement learning that identifies optimal savings rates across multiple goals and sources of income to help clients achieve financial success. Vanguard learning algorithms are trained to identify market indicators and behaviors too complex to capture with formulas and rules, instead, it works to model the financial success trajectory of investors and their investment outcomes as a Markov decision process. We believe that reinforcement learning can be used to create value for advisors and end-investors, creating efficiency, more personalized plans, and data to enable customized solutions.
• Abstract（参考訳）: アドバイスと金融計画の世界では、正しい答えはめったにない。 従来のアルゴリズムは線形問題を解くのに成功してきたが、その成功はデータセットから適切な機能を選択することに依存することが多い。 強化学習は、適切な機能を選択することはほぼ不可能である複雑なデータセットで使用できる機械学習アプローチである。 本稿では,機械学習による財務予測,経済指標の予測,貯蓄戦略の作成について検討する。 目標ベースの金融計画のためのvanguard mlアルゴリズムは、顧客の財務的成功を支援するために、複数の目標と収入源にまたがる最適な貯蓄率を特定する深層強化学習に基づいている。 バンガード学習アルゴリズムは、市場指標と行動を特定するために訓練され、公式やルールで捉えるには複雑すぎるが、代わりに投資家の財務的成功軌道と投資成果をマルコフ決定プロセスとしてモデル化する。 強化学習は、アドバイザーやエンドインベスターの価値を創造し、効率性、パーソナライズされた計画、そしてカスタマイズされたソリューションを可能にするデータを生み出すのに利用できると信じています。

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