論文の概要: Deep Reinforcement Learning for ESG financial portfolio management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09631v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 14:56:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 11:48:15.338499
- Title: Deep Reinforcement Learning for ESG financial portfolio management
- Title（参考訳）: ESG金融ポートフォリオ管理のための深層強化学習
- Authors: Eduardo C. Garrido-Merch\'an, Sol Mora-Figueroa-Cruz-Guzm\'an, Mar\'ia
Coronado-Vaca
- Abstract要約: 本研究は、標準的なダウ・ジョーンズ工業平均(DJIA)市場条件下でのDRLエージェント性能の比較分析を含む。
ESG規制市場において、補助金は彼らのリターンとESGスコアに基づいてポートフォリオに比例的に割り当てられ、一方、税は指標のESGスコアよりも低いポートフォリオに割り当てられた。
その結果、ESG規制市場におけるDRLエージェントが標準DJIA市場設定を上回っていることが興味深い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates the application of Deep Reinforcement Learning (DRL)
for Environment, Social, and Governance (ESG) financial portfolio management,
with a specific focus on the potential benefits of ESG score-based market
regulation. We leveraged an Advantage Actor-Critic (A2C) agent and conducted
our experiments using environments encoded within the OpenAI Gym, adapted from
the FinRL platform. The study includes a comparative analysis of DRL agent
performance under standard Dow Jones Industrial Average (DJIA) market
conditions and a scenario where returns are regulated in line with company ESG
scores. In the ESG-regulated market, grants were proportionally allotted to
portfolios based on their returns and ESG scores, while taxes were assigned to
portfolios below the mean ESG score of the index. The results intriguingly
reveal that the DRL agent within the ESG-regulated market outperforms the
standard DJIA market setup. Furthermore, we considered the inclusion of ESG
variables in the agent state space, and compared this with scenarios where such
data were excluded. This comparison adds to the understanding of the role of
ESG factors in portfolio management decision-making. We also analyze the
behaviour of the DRL agent in IBEX 35 and NASDAQ-100 indexes. Both the A2C and
Proximal Policy Optimization (PPO) algorithms were applied to these additional
markets, providing a broader perspective on the generalization of our findings.
This work contributes to the evolving field of ESG investing, suggesting that
market regulation based on ESG scoring can potentially improve DRL-based
portfolio management, with significant implications for sustainable investing
strategies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,環境・社会・ガバナンス(esg)金融ポートフォリオ管理への深層強化学習(drl)の適用について検討し,esgスコアに基づく市場規制の潜在的利益を特に重視する。
我々はAdvantage Actor-Critic (A2C) エージェントを活用し、FinRLプラットフォームから適応したOpenAI Gymで符号化された環境を用いて実験を行った。
本研究は、標準的なダウ・ジョーンズ工業平均値(DJIA)市場条件下でのDRLエージェント性能の比較分析と、企業ESGスコアに従ってリターンが規制されるシナリオを含む。
ESG規制市場において、補助金は彼らのリターンとESGスコアに基づいてポートフォリオに比例的に割り当てられ、一方、税は指標のESGスコアよりも低いポートフォリオに割り当てられた。
その結果、ESG規制市場におけるDRLエージェントが標準DJIA市場設定を上回っていることが興味深い。
さらに,エージェントの状態空間にesg変数を含めることを検討し,これらのデータを除外したシナリオと比較した。
この比較は、ポートフォリオ管理意思決定におけるESG要因の役割の理解を深める。
IBEX 35およびNASDAQ-100指数におけるDRLエージェントの挙動を解析した。
A2CアルゴリズムとPPOアルゴリズムの両方をこれらの追加市場に適用し、我々の発見の一般化についてより広い視点で考察した。
この研究は、ESG投資の進化に寄与し、ESGスコアに基づく市場規制がDRLベースのポートフォリオ管理を改善する可能性を示唆し、持続的な投資戦略に大きな影響を与える。
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