Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discrete-Time Mean-Variance Strategy Based on Reinforcement Learning

論文の概要: Discrete-Time Mean-Variance Strategy Based on Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15385v1
Date: Sun, 24 Dec 2023 02:08:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 18:13:18.606119
Title: Discrete-Time Mean-Variance Strategy Based on Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習に基づく離散時間平均変動戦略
Authors: Xiangyu Cui, Xun Li, Yun Shi and Si Zhao
Abstract要約: エントロピーを用いて探索コストを測定し、最適な投資戦略を導出します。対応する強化学習アルゴリズムを設計する。本モデルは,実世界のデータ解析において,連続時間モデルよりも優れた適用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8184275610981615
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper studies a discrete-time mean-variance model based on reinforcement learning. Compared with its continuous-time counterpart in \cite{zhou2020mv}, the discrete-time model makes more general assumptions about the asset's return distribution. Using entropy to measure the cost of exploration, we derive the optimal investment strategy, whose density function is also Gaussian type. Additionally, we design the corresponding reinforcement learning algorithm. Both simulation experiments and empirical analysis indicate that our discrete-time model exhibits better applicability when analyzing real-world data than the continuous-time model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習に基づく離散時間平均分散モデルについて検討する。 \cite{zhou2020mv} の連続時間モデルと比較すると、離散時間モデルは資産の戻り分布についてより一般的な仮定をする。エントロピーを用いて探査コストを測定することにより,密度関数もガウス型である最適投資戦略を導出する。さらに,対応する強化学習アルゴリズムを設計する。シミュレーション実験と実験解析の両方で、我々の離散時間モデルは、実世界のデータを連続時間モデルよりもよく分析できることを示した。

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