論文の概要: Regret-Optimized Portfolio Enhancement through Deep Reinforcement Learning and Future Looking Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02619v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 11:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:23:39.392079
• Title: Regret-Optimized Portfolio Enhancement through Deep Reinforcement Learning and Future Looking Rewards
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるレグレト最適化ポートフォリオの強化と今後の展望
• Authors: Daniil Karzanov, Rubén Garzón, Mikhail Terekhov, Caglar Gulcehre, Thomas Raffinot, Marcin Detyniecki,
• Abstract要約: 本稿では、PPO(Proximal Policy Optimization)を用いた既存のポートフォリオ戦略を強化するためのエージェントベースの新しいアプローチを提案する。 従来のポートフォリオ構築にのみ焦点をあてるのではなく、当社のアプローチは、PPOとOracleエージェントによって駆動される動的リバランスを通じて、すでに高性能な戦略を改善することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9795751586546766
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel agent-based approach for enhancing existing portfolio strategies using Proximal Policy Optimization (PPO). Rather than focusing solely on traditional portfolio construction, our approach aims to improve an already high-performing strategy through dynamic rebalancing driven by PPO and Oracle agents. Our target is to enhance the traditional 60/40 benchmark (60% stocks, 40% bonds) by employing the Regret-based Sharpe reward function. To address the impact of transaction fee frictions and prevent signal loss, we develop a transaction cost scheduler. We introduce a future-looking reward function and employ synthetic data training through a circular block bootstrap method to facilitate the learning of generalizable allocation strategies. We focus on two key evaluation measures: return and maximum drawdown. Given the high stochasticity of financial markets, we train 20 independent agents each period and evaluate their average performance against the benchmark. Our method not only enhances the performance of the existing portfolio strategy through strategic rebalancing but also demonstrates strong results compared to other baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization)を用いた既存ポートフォリオ戦略の強化のためのエージェントベースアプローチを提案する。 従来のポートフォリオ構築にのみ焦点をあてるのではなく、当社のアプローチは、PPOとOracleエージェントによって駆動される動的リバランスを通じて、すでに高性能な戦略を改善することを目的としています。 我々の目標は、レグレットベースのシャープ報酬関数を利用することで、従来の60/40ベンチマーク(60%の株式、40%の債券)を強化することです。 取引手数料の摩擦の影響に対処し、信号損失を防止するために、取引コストスケジューラを開発する。 本稿では,将来的な報酬関数を導入し,一般化可能なアロケーション戦略の学習を容易にするために,円ブロックブートストラップ法を用いて合成データトレーニングを利用する。 我々は、リターンと最大引き出しの2つの主要な評価指標に焦点を当てている。 金融市場の確率が高いことから、各期間に20人の独立したエージェントを訓練し、ベンチマークに対する平均的なパフォーマンスを評価する。 本手法は,既存のポートフォリオ戦略を戦略的再バランスによって向上するだけでなく,他の基準よりも強い結果を示す。

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