論文の概要: EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12446v2
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 18:11:54.259367
• Title: EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: EX-DRL:極端分布強化学習による重損対策
• Authors: Parvin Malekzadeh, Zissis Poulos, Jacky Chen, Zeyu Wang, Konstantinos N. Plataniotis,
• Abstract要約: 分散強化学習(DRL)における一般的なアプローチは、特定のレベルでの損失分布の量子化をQR(Quantile Regression)を用いて学習することである。 この方法は、直接量的リスク評価(VaR)や条件的リスク評価(CVaR)などのオプションヘッジにおいて特に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.972097006411147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Distributional Reinforcement Learning (DRL) for modeling loss distributions have shown promise in developing hedging strategies in derivatives markets. A common approach in DRL involves learning the quantiles of loss distributions at specified levels using Quantile Regression (QR). This method is particularly effective in option hedging due to its direct quantile-based risk assessment, such as Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR). However, these risk measures depend on the accurate estimation of extreme quantiles in the loss distribution's tail, which can be imprecise in QR-based DRL due to the rarity and extremity of tail data, as highlighted in the literature. To address this issue, we propose EXtreme DRL (EX-DRL), which enhances extreme quantile prediction by modeling the tail of the loss distribution with a Generalized Pareto Distribution (GPD). This method introduces supplementary data to mitigate the scarcity of extreme quantile observations, thereby improving estimation accuracy through QR. Comprehensive experiments on gamma hedging options demonstrate that EX-DRL improves existing QR-based models by providing more precise estimates of extreme quantiles, thereby improving the computation and reliability of risk metrics for complex financial risk management.
• Abstract（参考訳）: 近年の分散強化学習(DRL)による損失分布のモデル化は,デリバティブ市場におけるヘッジ戦略開発において有望であることを示している。 DRLの一般的なアプローチは、特定のレベルでの損失分布の量子化をQR(Quantile Regression)を用いて学習することである。 この方法は、直接量的リスク評価(VaR)や条件的リスク評価(CVaR)など、オプションヘッジにおいて特に有効である。 しかし、これらのリスク尺度は損失分布の尾部における極端定量値の正確な推定に依存しており、文献で強調されているように、QRベースのDRLでは、テールデータの希少性と極端性のために不正確である。 そこで本研究では,損失分布の尾部をGPD(Generalized Pareto Distribution)を用いてモデル化することにより,極端量子化予測を向上させるEX-DRLを提案する。 本手法は,極端量子化観測の不足を軽減するために補足データを導入し,QRによる推定精度を向上させる。 ガンマヘッジオプションに関する総合的な実験により、EX-DRLは極端量子化のより正確な推定を提供することで既存のQRベースのモデルを改善し、複雑な金融リスク管理のためのリスクメトリクスの計算と信頼性を向上させることが示されている。

関連論文リスト

• Controlling Risk of Retrieval-augmented Generation: A Counterfactual Prompting Framework [77.45983464131977]
  我々は、RAGモデルの予測が誤りであり、現実のアプリケーションにおいて制御不能なリスクをもたらす可能性がどの程度あるかに焦点を当てる。 本研究は,RAGの予測に影響を及ぼす2つの重要な潜伏要因を明らかにする。 我々は,これらの要因をモデルに誘導し,その応答に与える影響を解析する,反実的プロンプトフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:52:14Z)
• Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence [15.720824593964027]
  リスクに敏感な強化学習(RL)は、高い評価のアプリケーションにおいて信頼性の高い性能を維持するために不可欠である。 本稿では、一般的なコヒーレントリスク対策を用いたリスク感応型DRLのポリシー勾配法を提案する。 また、カテゴリー分布ポリシー評価と軌道勾配推定に基づくカテゴリー分布ポリシー勾配アルゴリズム(CDPG)を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T16:16:58Z)
• Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
  しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。 提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:28:06Z)
• Provable Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with General Function Approximation [54.61816424792866]
  本稿では,リスク感性分布強化学習(RS-DisRL)と静的リプシッツリスク対策(LRM),一般関数近似について紹介する。 モデルに基づく関数近似のためのモデルベース戦略であるtextttRS-DisRL-M と、一般値関数近似のためのモデルフリーアプローチである textttRS-DisRL-V の2つの革新的なメタアルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:43:18Z)
• RiskQ: Risk-sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning Value Factorization [49.26510528455664]
  本稿では,リスクに敏感な個人・グローバル・マックス(RIGM)の原則を,個人・グローバル・マックス(IGM)と分散IGM(DIGM)の原則の一般化として紹介する。 RiskQは広範な実験によって有望な性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T07:18:36Z)
• Extreme Risk Mitigation in Reinforcement Learning using Extreme Value Theory [10.288413564829579]
  リスク認識の重要な側面は、破滅的な結果をもたらす可能性のある非常に稀なリスクイベント(リワード)をモデル化することである。 リスクを意識したRL手法は存在するが、リスク回避のレベルは状態-作用値関数の推定の精度に大きく依存している。 本研究では、状態-作用値関数分布によって予測される極端な値の予測を精査することに着目し、非常に稀で危険な事象に直面した場合のRLエージェントのレジリエンスを高めることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T18:23:59Z)
• Policy Evaluation in Distributional LQR [70.63903506291383]
  ランダムリターンの分布を閉形式で表現する。 この分布は有限個の確率変数で近似できることを示す。 近似回帰分布を用いて,リスク・アバースLQRに対するゼロ階ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T20:27:40Z)
• Off-Policy Risk Assessment in Markov Decision Processes [15.225153671736201]
  我々はマルコフ決定過程(MDPs)におけるリターンのCDFのための最初の2倍ロバスト(DR)推定器を開発する。 この推定器は、分散を著しく少なくし、モデルが十分に特定されたとき、クレーマー・ラオ分散の低い境界を達成する。 オフポリチックCDFとリスク推定のための最初のミニマックス下限を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T15:40:59Z)
• Probable Domain Generalization via Quantile Risk Minimization [90.15831047587302]
  ドメインの一般化は、目に見えないテスト分布でうまく機能する予測子を求める。 我々はDGのための新しい確率的フレームワークを提案し、高い確率でよく動作する予測器を学習することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T14:41:09Z)
• Conservative Offline Distributional Reinforcement Learning [34.95001490294207]
  我々は,リスクニュートラルドメインとリスクアバースドメインの両方に対して,保守的オフライン配信アクタ批判(CODAC)を提案する。 CODAC は分布 RL をオフライン設定に適応させ、予測された分布の量子化をアウト・オブ・ディストリビューション・アクション(out-of-distribution action)として罰する。 実験では、CODACはリスク中立エージェントから純粋に収集されたオフラインデータを用いて、リスク回避ポリシーをうまく学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T15:38:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。