論文の概要: Optimizing Portfolio Management and Risk Assessment in Digital Assets
Using Deep Learning for Predictive Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15994v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 05:23:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 15:50:48.865137
- Title: Optimizing Portfolio Management and Risk Assessment in Digital Assets
Using Deep Learning for Predictive Analysis
- Title（参考訳）: 予測分析のためのディープラーニングを用いたデジタル資産のポートフォリオ管理とリスクアセスメントの最適化
- Authors: Qishuo Cheng, Le Yang, Jiajian Zheng, Miao Tian, Duan Xin
- Abstract要約: 本稿では,DQNアルゴリズムを新規かつ簡単な方法で資産管理ポートフォリオに導入する。
この性能はベンチマークをはるかに上回り、ポートフォリオ管理におけるDRLアルゴリズムの有効性を十分に証明している。
異なる資産は別々に環境として訓練されるので、異なる資産間でQ値が漂う現象があるかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.015409508372732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Portfolio management issues have been extensively studied in the field of
artificial intelligence in recent years, but existing deep learning-based
quantitative trading methods have some areas where they could be improved.
First of all, the prediction mode of stocks is singular; often, only one
trading expert is trained by a model, and the trading decision is solely based
on the prediction results of the model. Secondly, the data source used by the
model is relatively simple, and only considers the data of the stock itself,
ignoring the impact of the whole market risk on the stock. In this paper, the
DQN algorithm is introduced into asset management portfolios in a novel and
straightforward way, and the performance greatly exceeds the benchmark, which
fully proves the effectiveness of the DRL algorithm in portfolio management.
This also inspires us to consider the complexity of financial problems, and the
use of algorithms should be fully combined with the problems to adapt. Finally,
in this paper, the strategy is implemented by selecting the assets and actions
with the largest Q value. Since different assets are trained separately as
environments, there may be a phenomenon of Q value drift among different assets
(different assets have different Q value distribution areas), which may easily
lead to incorrect asset selection. Consider adding constraints so that the Q
values of different assets share a Q value distribution to improve results.
- Abstract（参考訳）: 近年、ポートフォリオ管理の問題は人工知能の分野で広範囲に研究されているが、既存のディープラーニングベースの定量的取引手法には改善の余地がある。
まず、株式の予測モードは特異であり、しばしば1人のトレーディング専門家だけがモデルによって訓練され、トレーディング決定はモデルの予測結果のみに基づいて行われる。
第二に、このモデルが使用するデータソースは比較的単純であり、株式自体のデータのみを考慮し、市場全体のリスクが株式に与える影響を無視する。
本稿では,DQNアルゴリズムを新規かつ簡単な方法で資産管理ポートフォリオに導入し,ポートフォリオ管理におけるDRLアルゴリズムの有効性を十分に証明するベンチマークを大幅に上回る性能を示す。
これはまた、金融問題の複雑さを考えるきっかけとなり、アルゴリズムの使用は適応すべき問題と完全に組み合わせるべきである。
最後に、この戦略は、資産とアクションを最大Q値で選択することで実現される。
異なる資産は別々に環境として訓練されるため、異なる資産間でQ値が漂う現象(異なる資産は異なるQ値分布領域を持つ)があり、誤った資産選択につながる可能性がある。
異なる資産のQ値がQ値の分布を共有して結果を改善するために制約を加えることを考える。
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