論文の概要: Planning for the Efficient Updating of Mutual Fund Portfolios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16204v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 13:09:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 21:28:36.040110
- Title: Planning for the Efficient Updating of Mutual Fund Portfolios
- Title(参考訳): 相互資金ポートフォリオの効率的な更新計画
- Authors: Tom\'as de la Rosa
- Abstract要約: 本稿では,更新実行計画を作成する線形プログラミングと探索手法を提案する。
提案手法の評価では, 比較した戦略よりもコスト改善が見られた。
モデルは、全体的ポートフォリオ管理が必要な他の現実的なシナリオに容易に拡張することができます。
- 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: Once there is a decision of rebalancing or updating a portfolio of funds, the
process of changing the current portfolio to the target one, involves a set of
transactions that are susceptible of being optimized. This is particularly
relevant when managers have to handle the implications of different types of
instruments. In this work we present linear programming and heuristic search
approaches that produce plans for executing the update. The evaluation of our
proposals shows cost improvements over the compared based strategy. The models
can be easily extended to other realistic scenarios in which a holistic
portfolio management is required
- Abstract(参考訳): ポートフォリオの再バランスや更新の決定が下されると、現在のポートフォリオをターゲットとするポートフォリオに変更するプロセスには、最適化される可能性のある一連のトランザクションが含まれる。
マネージャがさまざまな種類の楽器の影響に対処しなければならない場合、これは特に重要です。
本稿では,更新実行計画を作成する線形計画法とヒューリスティック探索法を提案する。
提案手法の評価では, 比較した戦略よりもコスト改善が見られた。
モデルは、全体的ポートフォリオ管理が必要な他の現実的なシナリオに容易に拡張することができます。
関連論文リスト
- Onflow: an online portfolio allocation algorithm [0.0]
ポートフォリオ割り当てポリシーのオンライン最適化を可能にする強化学習手法であるOnflowを紹介する。
ログ正規資産の場合、トランザクションコストがゼロのOnflowが学んだ戦略は、Markowitzの最適ポートフォリオを模倣している。
オンフローは、他の動的アロケーション技術がもはや機能しないレギュレーションにおいて、効率的であり続けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:49:19Z) - Rethinking and Benchmarking Predict-then-Optimize Paradigm for
Combinatorial Optimization Problems [62.25108152764568]
多くのWebアプリケーションは、エネルギーコストを考慮したスケジューリング、Web広告の予算配分、ソーシャルネットワークでのグラフマッチングなど、最適化問題の解決に頼っている。
統一システムにおける予測と意思決定の性能について考察する。
我々は、現在のアプローチを包括的に分類し、既存の実験シナリオを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T13:19:34Z) - Theoretically Guaranteed Policy Improvement Distilled from Model-Based
Planning [64.10794426777493]
モデルベース強化学習(RL)は、様々な連続制御タスクにおいて顕著な成功を収めた。
近年のプラクティスでは、最適化されたアクションシーケンスをトレーニングフェーズ中にRLポリシーに蒸留する傾向にある。
我々は,モデルに基づく計画から政策への蒸留アプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T16:52:31Z) - Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T00:23:23Z) - A Modular Framework for Reinforcement Learning Optimal Execution [68.8204255655161]
我々は、最適貿易実行問題への強化学習の適用のためのモジュラーフレームワークを開発する。
このフレームワークは、異なるシミュレーション設定の実装を容易にするために、柔軟性を念頭に設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T09:40:42Z) - Evaluating model-based planning and planner amortization for continuous
control [79.49319308600228]
我々は、モデル予測制御(MPC)と学習モデルとモデルフリーポリシー学習を組み合わせたハイブリッドアプローチを採っている。
モデルフリーエージェントは高いDoF制御問題においても強いベースラインであることがわかった。
モデルに基づくプランナを,パフォーマンスを損なうことなく,計画が損なわれるようなポリシーに置き換えることが可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T12:00:40Z) - Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.57416828489568]
本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T05:52:18Z) - Deep Reinforcement Learning for Stock Portfolio Optimization [0.0]
私たちは、タスクに強化学習を適切に適用できるように問題を定式化します。
市場に関する現実的な仮定を維持するためには、取引コストとリスクファクターを州にも組み込む予定です。
ストックサブセット選択のための最小分散ポートフォリオと多周波データパターン抽出のためのウェーブレット変換を用いたタスクのエンドツーエンドソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T10:19:12Z) - Deep Learning for Portfolio Optimization [5.833272638548154]
個々の資産を選択する代わりに、ポートフォリオを形成するために市場指標のETF(Exchange-Traded Funds)を交換します。
我々は,本手法を広範囲のアルゴリズムと比較し,本モデルがテスト期間中に最高の性能を得ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T21:28:43Z) - TPLVM: Portfolio Construction by Student's $t$-process Latent Variable
Model [3.5408022972081694]
我々は,低次元の潜伏変数による財務時系列の非ガウス的変動を記述するために,学生のTPLVM($t$-process latent variable model)を提案する。
これらのポートフォリオを比較することで、提案されたポートフォリオが既存のガウスプロセス潜在変数モデルよりも優れていることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T02:02:02Z) - A General Framework on Enhancing Portfolio Management with Reinforcement
Learning [3.6985496077087743]
ポートフォリオマネジメントは、リスクプロファイルに対する望ましいリターンを満たすため、金融商品全体の資金と資産の継続的な再配置を懸念している。
深層強化学習(RL)はポートフォリオ管理への関心が高まり、RLエージェントは資産配分プロセスを最適化するために財務データに基づいて訓練されている。
本稿では,資産管理のための一般的なRLフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-11-26T23:41:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。