論文の概要: Markowitz Meets Bellman: Knowledge-distilled Reinforcement Learning for Portfolio Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05449v1
- Date: Wed, 8 May 2024 22:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 14:32:26.022710
- Title: Markowitz Meets Bellman: Knowledge-distilled Reinforcement Learning for Portfolio Management
- Title（参考訳）: Markowitz氏とBellman: ポートフォリオマネジメントのための知識に富んだ強化学習
- Authors: Gang Hu, Ming Gu,
- Abstract要約: 本稿では、マルコウィッツのポートフォリオ理論と強化学習を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
特に,KDD (Knowledge Distillation DDPG) と呼ばれる本手法は,教師付きおよび強化学習段階の2段階からなる。
標準的な金融モデルとAIフレームワークの比較分析では、リターンやシャープ比、9つの評価指標などを使用して、モデルの優位性を明らかにします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.199922073535674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Investment portfolios, central to finance, balance potential returns and risks. This paper introduces a hybrid approach combining Markowitz's portfolio theory with reinforcement learning, utilizing knowledge distillation for training agents. In particular, our proposed method, called KDD (Knowledge Distillation DDPG), consist of two training stages: supervised and reinforcement learning stages. The trained agents optimize portfolio assembly. A comparative analysis against standard financial models and AI frameworks, using metrics like returns, the Sharpe ratio, and nine evaluation indices, reveals our model's superiority. It notably achieves the highest yield and Sharpe ratio of 2.03, ensuring top profitability with the lowest risk in comparable return scenarios.
- Abstract（参考訳）: 投資ポートフォリオは金融の中心であり、潜在的なリターンとリスクのバランスを取る。
本稿では,Markowitzのポートフォリオ理論と強化学習を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。
特に,KDD (Knowledge Distillation DDPG) と呼ばれる本手法は,教師付きおよび強化学習段階の2段階からなる。
訓練されたエージェントはポートフォリオの組み立てを最適化します。
標準的な金融モデルとAIフレームワークの比較分析では、リターンやシャープ比、9つの評価指標などを使用して、モデルの優位性を明らかにします。
最大利回りとシャープ比は2.03であり、最大利益率を確保し、対等なリターンシナリオでは最も低いリスクを負う。
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