論文の概要: The Evolution of Reinforcement Learning in Quantitative Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10932v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 15:15:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 13:05:41.892426
- Title: The Evolution of Reinforcement Learning in Quantitative Finance
- Title（参考訳）: 定量的ファイナンスにおける強化学習の進化
- Authors: Nikolaos Pippas, Cagatay Turkay, Elliot A. Ludvig,
- Abstract要約: 強化学習(RL)は過去10年間で大きな進歩を遂げており、金融分野のアプリケーションへの関心が高まっている。
この調査は167の出版物を批判的に評価し、金融における多様なRLアプリケーションとフレームワークを調査している。
金融市場は、その複雑さ、マルチエージェントの性質、情報非対称性、および固有のランダム性によって特徴付けられ、RLの興味深いテストベッドとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8535927070486697
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) has experienced significant advancement over the past decade, prompting a growing interest in applications within finance. This survey critically evaluates 167 publications, exploring diverse RL applications and frameworks in finance. Financial markets, marked by their complexity, multi-agent nature, information asymmetry, and inherent randomness, serve as an intriguing test-bed for RL. Traditional finance offers certain solutions, and RL advances these with a more dynamic approach, incorporating machine learning methods, including transfer learning, meta-learning, and multi-agent solutions. This survey dissects key RL components through the lens of Quantitative Finance. We uncover emerging themes, propose areas for future research, and critique the strengths and weaknesses of existing methods.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は過去10年間で大きな進歩を遂げており、金融分野のアプリケーションへの関心が高まっている。
この調査は167の出版物を批判的に評価し、金融における多様なRLアプリケーションとフレームワークを調査している。
金融市場は、その複雑さ、マルチエージェントの性質、情報非対称性、および固有のランダム性によって特徴付けられ、RLの興味深いテストベッドとして機能する。
従来の金融は特定のソリューションを提供しており、RLは移行学習、メタラーニング、マルチエージェントソリューションを含む機械学習手法を取り入れて、よりダイナミックなアプローチでこれを前進させる。
この調査は、定量ファイナンスのレンズを通して重要なRL成分を識別する。
新たなテーマを明らかにし,今後の研究分野を提案し,既存手法の長所と短所を批判する。
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