論文の概要: Gradient Reduction Convolutional Neural Network Policy for Financial Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11859v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 11:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:26:17.305413
• Title: Gradient Reduction Convolutional Neural Network Policy for Financial Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 金融深層強化学習のためのグラディエント還元畳み込みニューラルネットワーク政策
• Authors: Sina Montazeri, Haseebullah Jumakhan, Sonia Abrasiabian, Amir Mirzaeinia,
• Abstract要約: 本稿では、CNNモデルの予測性能と財務データの堅牢性を改善するための2つの重要な拡張を紹介する。 まず、入力段階で正規化層を統合し、一貫した機能スケーリングを保証する。 第二に、グラディエント・リダクション・アーキテクチャ(Gradient Reduction Architecture)を採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Building on our prior explorations of convolutional neural networks (CNNs) for financial data processing, this paper introduces two significant enhancements to refine our CNN model's predictive performance and robustness for financial tabular data. Firstly, we integrate a normalization layer at the input stage to ensure consistent feature scaling, addressing the issue of disparate feature magnitudes that can skew the learning process. This modification is hypothesized to aid in stabilizing the training dynamics and improving the model's generalization across diverse financial datasets. Secondly, we employ a Gradient Reduction Architecture, where earlier layers are wider and subsequent layers are progressively narrower. This enhancement is designed to enable the model to capture more complex and subtle patterns within the data, a crucial factor in accurately predicting financial outcomes. These advancements directly respond to the limitations identified in previous studies, where simpler models struggled with the complexity and variability inherent in financial applications. Initial tests confirm that these changes improve accuracy and model stability, suggesting that deeper and more nuanced network architectures can significantly benefit financial predictive tasks. This paper details the implementation of these enhancements and evaluates their impact on the model's performance in a controlled experimental setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、金融データ処理のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の以前の探索に基づいて、CNNモデルの予測性能と財務表データの堅牢性を改善するための2つの重要な拡張を紹介する。 まず、入力段階で正規化層を統合し、一貫した機能のスケーリングを保証する。 この修正は、トレーニングのダイナミクスを安定化し、さまざまな財務データセットにわたるモデルの一般化を改善するのに役立つと仮定されている。 第二に、グラディエント・リダクション・アーキテクチャ(Gradient Reduction Architecture)を採用しています。 この強化は、モデルがデータ内のより複雑で微妙なパターンをキャプチャできるようにするように設計されている。 これらの進歩は、金融アプリケーションに固有の複雑さと変動性に、より単純なモデルが苦戦する以前の研究で特定された制限に、直接反応する。 最初のテストでは、これらの変更によって精度とモデルの安定性が向上し、より深く、よりニュアンスの高いネットワークアーキテクチャが、金銭的な予測タスクに多大な恩恵をもたらすことが示唆された。 本稿では、これらの拡張の実装について詳述し、制御された実験環境でのモデルの性能への影響を評価する。

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