論文の概要: Reinforcement Learning for Financial Index Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02820v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 12:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:49.479067
• Title: Reinforcement Learning for Financial Index Tracking
• Title（参考訳）: 金融指標追跡のための強化学習
• Authors: Xianhua Peng, Chenyin Gong, Xue Dong He,
• Abstract要約: 本稿では、回帰ベースのトラッキングエラーと値ベースのトラッキングエラーの両方の下で、金融指標追跡問題の最初の離散時間無限水平動的定式化を提案する。 提案手法は, 追跡精度でベンチマーク手法を上回り, キャッシュ引き出し戦略により余剰利益を得る可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
• License:
• Abstract: We propose the first discrete-time infinite-horizon dynamic formulation of the financial index tracking problem under both return-based tracking error and value-based tracking error. The formulation overcomes the limitations of existing models by incorporating the intertemporal dynamics of market information variables not limited to prices, allowing exact calculation of transaction costs, accounting for the tradeoff between overall tracking error and transaction costs, allowing effective use of data in a long time period, etc. The formulation also allows novel decision variables of cash injection or withdraw. We propose to solve the portfolio rebalancing equation using a Banach fixed point iteration, which allows to accurately calculate the transaction costs specified as nonlinear functions of trading volumes in practice. We propose an extension of deep reinforcement learning (RL) method to solve the dynamic formulation. Our RL method resolves the issue of data limitation resulting from the availability of a single sample path of financial data by a novel training scheme. A comprehensive empirical study based on a 17-year-long testing set demonstrates that the proposed method outperforms a benchmark method in terms of tracking accuracy and has the potential for earning extra profit through cash withdraw strategy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、回帰ベースのトラッキングエラーと値ベースのトラッキングエラーの両方の下で、金融指標追跡問題の最初の離散時間無限水平動的定式化を提案する。 この定式化は、価格に制限されない市場情報変数の時間的ダイナミクスを取り入れ、取引コストの正確な計算を可能にし、全体的な追跡エラーと取引コストのトレードオフを考慮し、長期間のデータ有効利用を可能にし、既存のモデルの限界を克服する。 この定式化により、キャッシュインジェクションの新規な決定変数や取り下げが可能になる。 本稿では,バナッハ固定点反復法を用いて,取引ボリュームの非線形関数として規定される取引コストを正確に計算できるポートフォリオ再バランス方程式を提案する。 動的定式化の解法として深部強化学習法(RL法)の拡張を提案する。 我々のRL法は、新たなトレーニング手法により、財務データの単一サンプルパスが利用可能になったことにより、データ制限の問題を解消する。 17年にわたるテストセットに基づく総合的な実証研究により,提案手法は精度の追跡においてベンチマーク法よりも優れ,キャッシュ引き出し戦略により余分な利益を得る可能性が示された。

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