論文の概要: Conditionally Elicitable Dynamic Risk Measures for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14666v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 14:11:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 23:06:59.057446
• Title: Conditionally Elicitable Dynamic Risk Measures for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習のための条件付き動的リスク対策
• Authors: Anthony Coache, Sebastian Jaimungal, \'Alvaro Cartea
• Abstract要約: 我々は,ディープニューラルネットワークを用いた動的スペクトルリスク尺度のクラスを推定する効率的な手法を開発した。 また,リスクに敏感なアクター・クリティック・アルゴリズムも開発しており,追加のネスト・トランジションを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework to solve risk-sensitive reinforcement learning (RL) problems where the agent optimises time-consistent dynamic spectral risk measures. Based on the notion of conditional elicitability, our methodology constructs (strictly consistent) scoring functions that are used as penalizers in the estimation procedure. Our contribution is threefold: we (i) devise an efficient approach to estimate a class of dynamic spectral risk measures with deep neural networks, (ii) prove that these dynamic spectral risk measures may be approximated to any arbitrary accuracy using deep neural networks, and (iii) develop a risk-sensitive actor-critic algorithm that uses full episodes and does not require any additional nested transitions. We compare our conceptually improved reinforcement learning algorithm with the nested simulation approach and illustrate its performance in two settings: statistical arbitrage and portfolio allocation on both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントが時間一貫性のある動的スペクトルリスク対策を最適化する,リスク感応強化学習(rl)問題を解決するための新しい枠組みを提案する。 条件付きエリシタビリティの概念に基づき,評価手順においてペナライザとして使用される(厳密に一貫性のある)スコアリング関数を構築する。 私たちの貢献は3倍です (i)ディープニューラルネットワークを用いた動的スペクトルリスク尺度のクラス推定のための効率的な手法の開発 (ii)深層ニューラルネットワークを用いて、これらの動的スペクトルリスク測度が任意の精度に近似可能であることを証明し、 (iii)完全エピソードを使用し、さらにネストした遷移を必要としないリスクに敏感なアクタ-クリティックアルゴリズムを開発する。 我々は,概念的に改良された強化学習アルゴリズムをネストしたシミュレーション手法と比較し,その性能を2つの設定で示す。

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