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。
関連論文リスト
- Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large
Language Model Planning [61.71616513765243]
即時利益と長期関与の両方を考慮に入れた政策を策定するために、計画能力を推薦決定プロセスに組み込むことが不可欠である。
マクロラーニングとマイクロラーニングを階層的な機構で組み合わせたバイレベルLearningable LLM Plannerフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:49:56Z) - Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and
Insights [47.11391223936608]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。
これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T01:06:17Z) - Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。
GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。
PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T12:37:16Z) - Deep Reinforcement Learning for Robust Goal-Based Wealth Management [0.0]
ゴールベースの投資は、特定の財政目標を達成することを優先する富管理へのアプローチである。
強化学習は、シーケンシャルな意思決定に適した機械学習技術である。
本稿では, 深層強化学習に基づくロバストな目標ベース富管理手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T13:51:12Z) - Systematic Review on Reinforcement Learning in the Field of Fintech [0.36832029288386137]
本研究の目的は,強化学習と複雑性の相関関係に関する探索的研究を行うことである。
フィールドにおけるRLベースの戦略の使用は、他の最先端アルゴリズムよりもかなり優れた性能を示す。
金融を扱う組織は、スマートオーダーのチャネルリング、マーケットメイキング、ヘッジとオプション、価格設定、ポートフォリオ最適化、最適な実行から大きな恩恵を受けることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-29T07:48:42Z) - Asset Allocation: From Markowitz to Deep Reinforcement Learning [2.0305676256390934]
資産配分とは、ポートフォリオの資産を常に再分配することでリスクと報酬のバランスをとることを目的とした投資戦略である。
我々は、多くの最適化手法の有効性と信頼性を決定するために、広範囲なベンチマーク研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T14:44:04Z) - Quantitative Stock Investment by Routing Uncertainty-Aware Trading
Experts: A Multi-Task Learning Approach [29.706515133374193]
既存のディープラーニング手法はランダムなシードやネットワークルータに敏感であることを示す。
本稿では,成功した取引会社の効果的なボトムアップトレーディング戦略設計ワークフローを模倣する,量的投資のための新しい2段階混成(MoE)フレームワークを提案する。
AlphaMixは4つの財務基準において、最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T08:58:00Z) - Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics
in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。
最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。
予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T18:59:54Z) - A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。
ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。
大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T06:07:52Z) - Cost-Sensitive Portfolio Selection via Deep Reinforcement Learning [100.73223416589596]
深層強化学習を用いたコスト依存型ポートフォリオ選択手法を提案する。
具体的には、価格系列パターンと資産相関の両方を抽出するために、新しい2ストリームポートフォリオポリシーネットワークを考案した。
蓄積したリターンを最大化し、強化学習によるコストの両立を抑えるため、新たなコスト感受性報酬関数が開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T06:28:17Z) - G-Learner and GIRL: Goal Based Wealth Management with Reinforcement
Learning [0.0]
本稿では,退職計画の最適化や目標額の達成など,目標に基づく資産管理問題に対する強化学習手法を提案する。
Gラーナー(G-Learner)は,1ステップの報酬を明示的に定義した強化学習アルゴリズムである。
Inverse Reinforcement Learningの設定にゴールベースGラーニングアプローチを拡張する新しいアルゴリズムであるGIRLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T16:03:38Z)
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。