Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Investment Frontiers: Industry-grade Deep Reinforcement Learning for Portfolio Optimization

論文の概要: Advancing Investment Frontiers: Industry-grade Deep Reinforcement Learning for Portfolio Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07916v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 14:08:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 05:50:41.761360
Title: Advancing Investment Frontiers: Industry-grade Deep Reinforcement Learning for Portfolio Optimization
Title（参考訳）: 投資フロンティアの強化:ポートフォリオ最適化のための産業レベルの深層強化学習
Authors: Philip Ndikum, Serge Ndikum,
Abstract要約: 本研究は,資産クラスポートフォリオ最適化におけるDeep Reinforcement Learning(DRL)の適用について検討する。このフレームワークの核心は、高度なDRLアルゴリズムと現代的な計算技法を融合する堅牢なフレームワークです。研究は、独自の強化学習エージェントであるAlpharNetの導入で頂点に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This research paper delves into the application of Deep Reinforcement Learning (DRL) in asset-class agnostic portfolio optimization, integrating industry-grade methodologies with quantitative finance. At the heart of this integration is our robust framework that not only merges advanced DRL algorithms with modern computational techniques but also emphasizes stringent statistical analysis, software engineering and regulatory compliance. To the best of our knowledge, this is the first study integrating financial Reinforcement Learning with sim-to-real methodologies from robotics and mathematical physics, thus enriching our frameworks and arguments with this unique perspective. Our research culminates with the introduction of AlphaOptimizerNet, a proprietary Reinforcement Learning agent (and corresponding library). Developed from a synthesis of state-of-the-art (SOTA) literature and our unique interdisciplinary methodology, AlphaOptimizerNet demonstrates encouraging risk-return optimization across various asset classes with realistic constraints. These preliminary results underscore the practical efficacy of our frameworks. As the finance sector increasingly gravitates towards advanced algorithmic solutions, our study bridges theoretical advancements with real-world applicability, offering a template for ensuring safety and robust standards in this technologically driven future.
Abstract（参考訳）: 本研究は、資産クラス非依存ポートフォリオ最適化におけるDeep Reinforcement Learning(DRL)の適用を考察し、業界グレードの方法論と定量的ファイナンスを統合することを目的とする。この統合の核心は、高度なDRLアルゴリズムと現代的な計算技法を融合するだけでなく、厳密な統計分析、ソフトウェア工学、規制コンプライアンスも重視する、堅牢なフレームワークです。我々の知る限りでは、この研究は、金融強化学習とロボット工学と数理物理学のシミュレーションから現実の方法論を統合する最初の研究であり、このユニークな視点で我々のフレームワークと議論を豊かにする。我々の研究は、独自の強化学習エージェント(および対応するライブラリ)であるAlphaOptimizerNetの導入によって頂点に達した。 The State-of-the-art(SOTA)文学と我々の独自の学際方法論の合成から開発されたAlphaOptimizerNetは、現実的な制約のある様々なアセットクラスにまたがるリスク-リターン最適化の促進を実証する。これらの予備的な結果は,我々の枠組みの実践的有効性を裏付けるものである。金融セクターが高度なアルゴリズムソリューションへと向かっていくにつれて、我々の研究は理論上の進歩を現実の応用性で橋渡しし、この技術的に推進された未来における安全性と堅牢な標準を保証するためのテンプレートを提供する。

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