Fugu-MT 論文翻訳(概要): MIGT: Memory Instance Gated Transformer Framework for Financial Portfolio Management

論文の概要: MIGT: Memory Instance Gated Transformer Framework for Financial Portfolio Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07280v1
Date: Tue, 11 Feb 2025 05:54:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 14:09:17.495107
Title: MIGT: Memory Instance Gated Transformer Framework for Financial Portfolio Management
Title（参考訳）: MIGT: 金融ポートフォリオ管理のためのメモリインスタンス拡張トランスフォーマフレームワーク
Authors: Fengchen Gu, Angelos Stefanidis, Ángel García-Fernández, Jionglong Su, Huakang Li,
Abstract要約: 本研究では,メモリインスタンス Gated Transformer (MIGT) を利用したポートフォリオ管理手法を提案する。当社のアプローチは,学習プロセスの安定性を確保しつつ,投資リターンを最大化することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1398098625978622
License:
Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has been applied in financial portfolio management to improve returns in changing market conditions. However, unlike most fields where DRL is widely used, the stock market is more volatile and dynamic as it is affected by several factors such as global events and investor sentiment. Therefore, it remains a challenge to construct a DRL-based portfolio management framework with strong return capability, stable training, and generalization ability. This study introduces a new framework utilizing the Memory Instance Gated Transformer (MIGT) for effective portfolio management. By incorporating a novel Gated Instance Attention module, which combines a transformer variant, instance normalization, and a Lite Gate Unit, our approach aims to maximize investment returns while ensuring the learning process's stability and reducing outlier impacts. Tested on the Dow Jones Industrial Average 30, our framework's performance is evaluated against fifteen other strategies using key financial metrics like the cumulative return and risk-return ratios (Sharpe, Sortino, and Omega ratios). The results highlight MIGT's advantage, showcasing at least a 9.75% improvement in cumulative returns and a minimum 2.36% increase in risk-return ratios over competing strategies, marking a significant advancement in DRL for portfolio management.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、市場状況の変化によるリターン向上のために、金融ポートフォリオ管理に応用されている。しかし、DRLが広く使われているほとんどの分野とは異なり、株式市場はグローバルイベントや投資家の感情といったいくつかの要因の影響を受け、より不安定でダイナミックである。したがって、DRLベースのポートフォリオ管理フレームワークの構築には、強力なリターン能力、安定したトレーニング、一般化能力がある。本研究では,メモリインスタンス Gated Transformer (MIGT) を利用したポートフォリオ管理手法を提案する。本手法は,変圧器の変種,インスタンス正規化,ライトゲートユニットを組み合わせた新たなGated Instance Attentionモジュールを組み込むことで,学習プロセスの安定性を確保しながら投資リターンを最大化することを目的としている。ダウ・ジョーンズ・インダストリアル・アベレージ30(Dow Jones Industrial Average 30)で試行された我々のフレームワークのパフォーマンスは、累積リターンとリスク・リターン比(シャープ、ソルティーノ、オメガ比)といった主要な財務指標を用いて、他の15の戦略と比較して評価される。結果はMIGTの利点を浮き彫りにして、少なくとも累積リターンは9.75%改善し、競合戦略よりもリスク・リターン比が2.36%上昇し、ポートフォリオ管理におけるDRLの大幅な進歩を示している。

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