論文の概要: The Role of Deep Learning in Financial Asset Management: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01591v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 14:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.040925
• Title: The Role of Deep Learning in Financial Asset Management: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 金融資産管理におけるディープラーニングの役割 : 体系的レビュー
• Authors: Pedro Reis, Ana Paula Serra, João Gama,
• Abstract要約: 本研究は、説明可能な人工知能(XAI)と深層強化学習(DRL)の統合など、新たなトレンドを特定することに焦点を当てる。 2018年から2023年にかけて発行された最も関連性の高い記事を選択するには、Scoopsデータベースを使用します。 包括的基準には、金融資産管理におけるディープラーニングモデルを明確に適用した記事が含まれていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8775413720750922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review systematically examines deep learning applications in financial asset management. Unlike prior reviews, this study focuses on identifying emerging trends, such as the integration of explainable artificial intelligence (XAI) and deep reinforcement learning (DRL), and their transformative potential. It highlights new developments, including hybrid models (e.g., transformer-based architectures) and the growing use of alternative data sources such as ESG indicators and sentiment analysis. These advancements challenge traditional financial paradigms and set the stage for a deeper understanding of the evolving landscape. We use the Scopus database to select the most relevant articles published from 2018 to 2023. The inclusion criteria encompassed articles that explicitly apply deep learning models within financial asset management. We excluded studies focused on physical assets. This review also outlines our methodology for evaluating the relevance and impact of the included studies, including data sources and analytical methods. Our search identified 934 articles, with 612 meeting the inclusion criteria based on their focus and methodology. The synthesis of results from these articles provides insights into the effectiveness of deep learning models in improving portfolio performance and price forecasting accuracy. The review highlights the broad applicability and potential enhancements deep learning offers to financial asset management. Despite some limitations due to the scope of model application and variation in methodological rigour, the overall evidence supports deep learning as a valuable tool in this field. Our systematic review underscores the progressive integration of deep learning in financial asset management, suggesting a trajectory towards more sophisticated and impactful applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融資産管理におけるディープラーニングの適用を体系的に検討する。 従来のレビューとは異なり、この研究は、説明可能な人工知能(XAI)と深層強化学習(DRL)の統合や、その変容可能性など、新たなトレンドの発見に重点を置いている。 ハイブリッドモデル(例えば、トランスフォーマーベースのアーキテクチャ)やESGインジケータや感情分析などの代替データソースの利用の増加など、新たな展開を強調している。 これらの進歩は伝統的な金融パラダイムに挑戦し、発展途上の風景をより深く理解するための舞台を築いた。 2018年から2023年にかけて発行された最も関連性の高い記事を選択するには、Scoopsデータベースを使用します。 包括的基準には、金融資産管理におけるディープラーニングモデルを明確に適用した記事が含まれていた。 物理的資産に焦点をあてた研究は除外した。 本総説では,データソースや解析手法などを含む対象研究の妥当性と影響を評価するための方法論についても概説する。 調査では, 対象と方法論に基づいて, 612項目の包含基準を満たし, 934項目を抽出した。 これらの論文から得られた結果の合成は、ポートフォリオのパフォーマンス向上と価格予測精度向上におけるディープラーニングモデルの有効性についての知見を提供する。 このレビューは、金融資産管理にディープラーニングがもたらす幅広い適用性と潜在的な拡張を強調している。 モデルの適用範囲と方法論の厳密さの変化によるいくつかの制限にもかかわらず、全体的な証拠は、この分野で価値のあるツールとしてディープラーニングを支持している。 我々の体系的なレビューは、金融資産管理におけるディープラーニングの進歩的な統合を強調し、より高度で影響力のあるアプリケーションへの道のりを示唆している。

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