論文の概要: Leveraging Deep Learning and Online Source Sentiment for Financial Portfolio Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16679v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 08:53:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 23:24:01.438896
• Title: Leveraging Deep Learning and Online Source Sentiment for Financial Portfolio Management
• Title（参考訳）: 金融ポートフォリオ管理のためのディープラーニングとオンラインソース感の活用
• Authors: Paraskevi Nousi, Loukia Avramelou, Georgios Rodinos, Maria Tzelepi, Theodoros Manousis, Konstantinos Tsampazis, Kyriakos Stefanidis, Dimitris Spanos, Manos Kirtas, Pavlos Tosidis, Avraam Tsantekidis, Nikolaos Passalis and Anastasios Tefas
• Abstract要約: 金融ポートフォリオ管理(Financial portfolio management)とは、金融資産の集合に資金を分配し、取引業務を行う業務をいう。 本稿では,金融取引における多種多様なDL手法について,指導的・強化的な学習手法の両面から考察することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.001872141880543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial portfolio management describes the task of distributing funds and conducting trading operations on a set of financial assets, such as stocks, index funds, foreign exchange or cryptocurrencies, aiming to maximize the profit while minimizing the loss incurred by said operations. Deep Learning (DL) methods have been consistently excelling at various tasks and automated financial trading is one of the most complex one of those. This paper aims to provide insight into various DL methods for financial trading, under both the supervised and reinforcement learning schemes. At the same time, taking into consideration sentiment information regarding the traded assets, we discuss and demonstrate their usefulness through corresponding research studies. Finally, we discuss commonly found problems in training such financial agents and equip the reader with the necessary knowledge to avoid these problems and apply the discussed methods in practice.
• Abstract（参考訳）: ファイナンシャル・ポートフォリオ・マネジメント(英: financial portfolio management)とは、株式、インデックスファンド、外国為替、暗号通貨などの一連の金融資産において、当該事業の損失を最小化しつつ利益を最大化することを目的とした、資金の分配及び取引業務を行う業務をいう。 ディープラーニング(DL)メソッドは、さまざまなタスクにおいて一貫して優れており、自動化された金融取引はその中のひとつです。 本稿では,金融取引における様々なdl手法について,監督学習と強化学習の両面で見識を提供することを目的としている。 同時に、取引資産に関する感情情報を考慮し、対応する研究研究を通してそれらの有用性を議論し、実証する。 最後に、このような金融エージェントの訓練においてよく見られる問題について議論し、これらの問題を避けるために必要な知識を読者に与え、実際に議論する方法を適用する。

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