論文の概要: Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04553v1
- Date: Wed, 8 Dec 2021 19:55:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 15:46:28.854912
- Title: Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance
- Title（参考訳）: 金融における強化学習の最近の進歩
- Authors: Ben Hambly, Renyuan Xu and Huining Yang
- Abstract要約: データ量の増加による金融業界の急激な変化は、データ処理やデータ分析に関する技術に革命をもたらした。
強化学習(RL)による新たな発展は、大量の財務データをフル活用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0079490585515343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid changes in the finance industry due to the increasing amount of
data have revolutionized the techniques on data processing and data analysis
and brought new theoretical and computational challenges. In contrast to
classical stochastic control theory and other analytical approaches for solving
financial decision-making problems that heavily reply on model assumptions, new
developments from reinforcement learning (RL) are able to make full use of the
large amount of financial data with fewer model assumptions and to improve
decisions in complex financial environments. This survey paper aims to review
the recent developments and use of RL approaches in finance. We give an
introduction to Markov decision processes, which is the setting for many of the
commonly used RL approaches. Various algorithms are then introduced with a
focus on value and policy based methods that do not require any model
assumptions. Connections are made with neural networks to extend the framework
to encompass deep RL algorithms. Our survey concludes by discussing the
application of these RL algorithms in a variety of decision-making problems in
finance, including optimal execution, portfolio optimization, option pricing
and hedging, market making, smart order routing, and robo-advising.
- Abstract（参考訳）: データの量の増加による金融業界の急速な変化は、データ処理とデータ分析の技術に革命をもたらし、新しい理論と計算の課題をもたらした。
従来の確率的制御理論や、モデル前提に強く答える金融決定問題の解決のための分析的アプローチとは対照的に、強化学習(RL)による新たな発展は、モデル前提よりも少ない大量の金融データをフル活用し、複雑な金融環境における意思決定を改善することができる。
本研究は、金融におけるRL手法の最近の展開と利用について概観することを目的とする。
我々は、よく使われているRLアプローチの多くの設定であるマルコフ決定プロセスについて紹介する。
様々なアルゴリズムが導入され、モデル前提を必要としない価値とポリシーに基づく手法に焦点が当てられる。
深いRLアルゴリズムを包含するフレームワークを拡張するために、ニューラルネットワークで接続する。
我々の調査は、最適実行、ポートフォリオ最適化、オプション価格とヘッジ、マーケットメイキング、スマートオーダールーティング、ロボアドバイスなど、金融におけるさまざまな意思決定問題におけるこれらのRLアルゴリズムの適用について議論することで締めくくっている。
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