論文の概要: A Review of Reinforcement Learning in Financial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12746v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 01:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:33:15.528294
• Title: A Review of Reinforcement Learning in Financial Applications
• Title（参考訳）: 金融分野における強化学習の展望
• Authors: Yahui Bai, Yuhe Gao, Runzhe Wan, Sheng Zhang, Rui Song,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、金融における意思決定タスクを解決する大きな可能性を示している。 我々は、金融業界におけるRLの広範な活用を妨げる説明可能性、マルコフ決定プロセス(MDP)モデリング、ロバスト性などの課題を明らかにする。 本稿では,ベンチマーク,コンテキストRL,マルチエージェントRL,モデルベースRLなどの今後の研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.813502592542388
• License:
• Abstract: In recent years, there has been a growing trend of applying Reinforcement Learning (RL) in financial applications. This approach has shown great potential to solve decision-making tasks in finance. In this survey, we present a comprehensive study of the applications of RL in finance and conduct a series of meta-analyses to investigate the common themes in the literature, such as the factors that most significantly affect RL's performance compared to traditional methods. Moreover, we identify challenges including explainability, Markov Decision Process (MDP) modeling, and robustness that hinder the broader utilization of RL in the financial industry and discuss recent advancements in overcoming these challenges. Finally, we propose future research directions, such as benchmarking, contextual RL, multi-agent RL, and model-based RL to address these challenges and to further enhance the implementation of RL in finance.
• Abstract（参考訳）: 近年,金融アプリケーションに強化学習(RL)を適用する傾向が高まっている。 このアプローチは、金融における意思決定タスクを解決する大きな可能性を示している。 本稿では,RLのファイナンスへの応用に関する包括的研究を行い,従来の手法と比較してRLの性能に最も影響を与える要因など,文献における共通テーマを調査するための一連のメタ分析を行った。 さらに、金融業界におけるRLの広範な活用を妨げる説明可能性、マルコフ決定プロセス(MDP)モデリング、ロバスト性などの課題を特定し、これらの課題を克服する最近の進歩について議論する。 最後に、これらの課題に対処し、金融におけるRLの実装をさらに強化するために、ベンチマーク、コンテキストRL、マルチエージェントRL、モデルベースRLなどの今後の研究方向性を提案する。

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