Fugu-MT 論文翻訳(概要): Systematic Review on Reinforcement Learning in the Field of Fintech

論文の概要: Systematic Review on Reinforcement Learning in the Field of Fintech

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07466v1
Date: Sat, 29 Apr 2023 07:48:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-21 11:13:33.907950
Title: Systematic Review on Reinforcement Learning in the Field of Fintech
Title（参考訳）: フィンテック分野における強化学習の体系的レビュー
Authors: Nadeem Malibari, Iyad Katib and Rashid Mehmood
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Applications of Reinforcement Learning in the Finance Technology (Fintech) have acquired a lot of admiration lately. Undoubtedly Reinforcement Learning, through its vast competence and proficiency, has aided remarkable results in the field of Fintech. The objective of this systematic survey is to perform an exploratory study on a correlation between reinforcement learning and Fintech to highlight the prediction accuracy, complexity, scalability, risks, profitability and performance. Major uses of reinforcement learning in finance or Fintech include portfolio optimization, credit risk reduction, investment capital management, profit maximization, effective recommendation systems, and better price setting strategies. Several studies have addressed the actual contribution of reinforcement learning to the performance of financial institutions. The latest studies included in this survey are publications from 2018 onward. The survey is conducted using PRISMA technique which focuses on the reporting of reviews and is based on a checklist and four-phase flow diagram. The conducted survey indicates that the performance of RL-based strategies in Fintech fields proves to perform considerably better than other state-of-the-art algorithms. The present work discusses the use of reinforcement learning algorithms in diverse decision-making challenges in Fintech and concludes that the organizations dealing with finance can benefit greatly from Robo-advising, smart order channelling, market making, hedging and options pricing, portfolio optimization, and optimal execution.
Abstract（参考訳）: 最近、金融技術(Fintech)における強化学習の応用は、多くの賞賛を集めている。膨大な能力と能力を通じて、間違いなく学習が強化され、フィンテックの分野で素晴らしい結果が得られた。本研究の目的は,強化学習とフィンテックの相関関係を探索的に検討し,予測精度,複雑性,スケーラビリティ,リスク,収益性,パフォーマンスを明らかにすることである。金融やフィンテックにおける強化学習の主な用途は、ポートフォリオ最適化、信用リスク低減、投資資本管理、利益の最大化、効果的なレコメンデーションシステム、より良い価格設定戦略である。いくつかの研究は、金融機関の業績に対する強化学習の実際の貢献に対処してきた。この調査に含まれる最新の研究は、2018年以降の出版物である。この調査はレビューの報告に焦点を当てたPRISMA技術を用いて行われ、チェックリストと4相フロー図に基づいている。調査の結果、フィンテック分野におけるRLベースの戦略の性能は、他の最先端のアルゴリズムよりもかなり優れていることが判明した。本稿では、フィンテックにおける多様な意思決定課題における強化学習アルゴリズムの利用について論じ、金融を扱う組織は、ロボアドバイザリング、スマートオーダーチャネル、マーケットメイキング、ヘッジとオプションの価格設定、ポートフォリオ最適化、最適な実行から大きな利益を得ることができると結論づける。

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