論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Framework For Financial Portfolio Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08426v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 20:11:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:50:24.048800
• Title: A Deep Reinforcement Learning Framework For Financial Portfolio Management
• Title（参考訳）: 金融ポートフォリオ管理のための深層強化学習フレームワーク
• Authors: Jinyang Li,
• Abstract要約: ディープラーニング技術によって解決されるポートフォリオ管理の問題である。 このフレームワークを実現するために、CNN(Convolutional Neural Network)、RNN(Basic Recurrent Neural Network)、Long Short-Term Memory(Long Short-Term Memory)という3つの異なるインスタンスが使用される。 我々は、優れたリターンを得られる原紙の複製に成功したが、株式市場に適用されると、うまく機能しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.186092314772714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research paper, we investigate into a paper named "A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem" [arXiv:1706.10059]. It is a portfolio management problem which is solved by deep learning techniques. The original paper proposes a financial-model-free reinforcement learning framework, which consists of the Ensemble of Identical Independent Evaluators (EIIE) topology, a Portfolio-Vector Memory (PVM), an Online Stochastic Batch Learning (OSBL) scheme, and a fully exploiting and explicit reward function. Three different instants are used to realize this framework, namely a Convolutional Neural Network (CNN), a basic Recurrent Neural Network (RNN), and a Long Short-Term Memory (LSTM). The performance is then examined by comparing to a number of recently reviewed or published portfolio-selection strategies. We have successfully replicated their implementations and evaluations. Besides, we further apply this framework in the stock market, instead of the cryptocurrency market that the original paper uses. The experiment in the cryptocurrency market is consistent with the original paper, which achieve superior returns. But it doesn't perform as well when applied in the stock market.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「金融ポートフォリオ管理問題のための深層強化学習フレームワーク」 (arXiv:1706.10059) という論文を考察する。 ディープラーニング技術によって解決されるポートフォリオ管理の問題である。 本論文は,自己独立評価器(EIIE)トポロジ,ポートフォリオ・ベクターメモリ(PVM),オンライン確率バッチ学習(OSBL)スキーム,および完全活用かつ明示的な報酬関数からなる金融モデルフリー強化学習フレームワークを提案する。 このフレームワークを実現するために、CNN(Convolutional Neural Network)、RNN(Basic Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)という3つの異なるインスタンスが使用される。 パフォーマンスは、最近レビューされた、または公開されたポートフォリオ選択戦略と比較することによって検証される。 私たちは彼らの実装と評価をうまく再現しました。 さらに、このフレームワークは、オリジナルの論文が使用している暗号通貨市場ではなく、株式市場にさらに適用します。 暗号通貨市場での実験は、優れたリターンを達成するオリジナルの論文と一致している。 しかし、株式市場に当てはまると、あまりうまくいきません。

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