論文の概要: Causal Inference on Investment Constraints and Non-stationarity in Dynamic Portfolio Optimization through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04946v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 07:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 17:12:12.969722
• Title: Causal Inference on Investment Constraints and Non-stationarity in Dynamic Portfolio Optimization through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による動的ポートフォリオ最適化における投資制約と非定常性に関する因果推論
• Authors: Yasuhiro Nakayama, Tomochika Sawaki
• Abstract要約: 我々は,強化学習技術を用いた動的資産配分投資戦略を開発した。 我々は、金融時系列データの非定常性を強化学習アルゴリズムに組み込むという重要な課題に対処してきた。 投資戦略における強化学習の適用は、最適化問題を柔軟に設定する際、顕著な利点をもたらす。
• 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: In this study, we have developed a dynamic asset allocation investment strategy using reinforcement learning techniques. To begin with, we have addressed the crucial issue of incorporating non-stationarity of financial time series data into reinforcement learning algorithms, which is a significant implementation in the application of reinforcement learning in investment strategies. Our findings highlight the significance of introducing certain variables such as regime change in the environment setting to enhance the prediction accuracy. Furthermore, the application of reinforcement learning in investment strategies provides a remarkable advantage of setting the optimization problem flexibly. This enables the integration of practical constraints faced by investors into the algorithm, resulting in efficient optimization. Our study has categorized the investment strategy formulation conditions into three main categories, including performance measurement indicators, portfolio management rules, and other constraints. We have evaluated the impact of incorporating these conditions into the environment and rewards in a reinforcement learning framework and examined how they influence investment behavior.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,強化学習手法を用いた動的資産配分投資戦略を開発した。 まず、投資戦略における強化学習の適用において重要な実装である強化学習アルゴリズムに金融時系列データの非定常性を導入するという重要な課題に対処してきた。 本研究は, 予測精度を高めるため, 環境設定に状況変化などの変数を導入することの重要性を強調した。 さらに,投資戦略における強化学習の適用は,最適化問題を柔軟に設定する上で大きな利点となる。 これにより、投資家が直面する現実的な制約をアルゴリズムに統合し、効率的な最適化を実現することができる。 本研究は、投資戦略定式化条件を、業績測定指標、ポートフォリオ管理ルール、その他の制約を含む3つの主なカテゴリに分類した。 強化学習の枠組みにおいて,これらの条件を環境に取り入れることの影響を評価し,投資行動にどのように影響するかを検討した。

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