Fugu-MT 論文翻訳(概要): Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management

論文の概要: Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00515v4
Date: Tue, 10 Sep 2024 15:34:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 23:35:05.698895
Title: Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management
Title（参考訳）: 動的ポートフォリオリスク管理のための深層強化学習によるマルチエージェント・自己適応型フレームワークの開発
Authors: Zhenglong Li, Vincent Tam, Kwan L. Yeung,
Abstract要約: ポートフォリオ全体のリターンと潜在的なリスクの間のトレードオフのバランスをとるために,マルチエージェント強化学習(RL)アプローチを提案する。得られた実験結果から,提案したMASAフレームワークの有効性が明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2016264781280588
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Deep or reinforcement learning (RL) approaches have been adapted as reactive agents to quickly learn and respond with new investment strategies for portfolio management under the highly turbulent financial market environments in recent years. In many cases, due to the very complex correlations among various financial sectors, and the fluctuating trends in different financial markets, a deep or reinforcement learning based agent can be biased in maximising the total returns of the newly formulated investment portfolio while neglecting its potential risks under the turmoil of various market conditions in the global or regional sectors. Accordingly, a multi-agent and self-adaptive framework namely the MASA is proposed in which a sophisticated multi-agent reinforcement learning (RL) approach is adopted through two cooperating and reactive agents to carefully and dynamically balance the trade-off between the overall portfolio returns and their potential risks. Besides, a very flexible and proactive agent as the market observer is integrated into the MASA framework to provide some additional information on the estimated market trends as valuable feedbacks for multi-agent RL approach to quickly adapt to the ever-changing market conditions. The obtained empirical results clearly reveal the potential strengths of our proposed MASA framework based on the multi-agent RL approach against many well-known RL-based approaches on the challenging data sets of the CSI 300, Dow Jones Industrial Average and S&P 500 indexes over the past 10 years. More importantly, our proposed MASA framework shed lights on many possible directions for future investigation.
Abstract（参考訳）: 近年、高度に乱暴な金融市場環境下で、ポートフォリオ管理のための新たな投資戦略を迅速に学習し、対応するために、Deep or reinforcement Learning(RL)アプローチがリアクティブエージェントとして採用されている。金融セクター間の非常に複雑な相関関係や、異なる金融市場の変動傾向により、グローバルまたは地域セクターの様々な市場条件の混乱の下で潜在的なリスクを無視しつつ、新たに構成された投資ポートフォリオの総リターンを最大化する際に、深層学習又は強化学習に基づくエージェントに偏りが生じることが多い。したがって、マルチエージェントで自己適応的なフレームワークであるMASAは、2つの協調および反応性エージェントを通じて洗練されたマルチエージェント強化学習(RL)アプローチを採用し、ポートフォリオ全体のリターンと潜在的なリスクの間のトレードオフを慎重に動的にバランスさせる。さらに、市場オブザーバとしての非常にフレキシブルで積極的なエージェントがMASAフレームワークに統合され、市場状況の変化に迅速に適応するために、マルチエージェントRLアプローチの貴重なフィードバックとして、市場動向に関する追加情報を提供する。その結果,過去10年間のCSI 300, Dow Jones Industrial Average, S&P 500 インデックスの挑戦的データセットに対する多くの有名な RL アプローチに対するマルチエージェント RL アプローチに基づいて,提案した MASA フレームワークの潜在的強みを明らかにした。さらに重要なことは、我々の提案したMASAフレームワークが将来の調査のために多くの可能性の方向を明かしたことです。

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