論文の概要: A Risk-Aware Reinforcement Learning Reward for Financial Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04358v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 18:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.368555
• Title: A Risk-Aware Reinforcement Learning Reward for Financial Trading
• Title（参考訳）: 金融取引のためのリスク対応強化学習リワード
• Authors: Uditansh Srivastava, Shivam Aryan, Shaurya Singh,
• Abstract要約: 金融取引における強化学習のための新しい複合報酬関数を提案する。 4つの異なる用語を使ってリターンとリスクのバランスをとる。 これらの重み付けをグリッド検索で調整し、特定のリスクリターンプロファイルをターゲットとします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose a novel composite reward function for reinforcement learning in financial trading that balances return and risk using four differentiable terms: annualized return downside risk differential return and the Treynor ratio Unlike single metric objectives for example the Sharpe ratio our formulation is modular and parameterized by weights w1 w2 w3 and w4 enabling practitioners to encode diverse investor preferences We tune these weights via grid search to target specific risk return profiles We derive closed form gradients for each term to facilitate gradient based training and analyze key theoretical properties including monotonicity boundedness and modularity This framework offers a general blueprint for building robust multi objective reward functions in complex trading environments and can be extended with additional risk measures or adaptive weighting
• Abstract（参考訳）: 例えば、シャープ比はモジュラー化されており、我々の定式化は、ウェイトw1 w2 w3とw4によってパラメータ化され、実践者が多様な投資家の嗜好をエンコードすることができる グリッド探索によってこれらの重みを調整し、特定のリスクリターンプロファイルをターゲットとした、各項のクローズドな形式勾配を導出し、勾配に基づくトレーニングを容易にし、単調性境界性とモジュラリティを含む重要な理論的特性を分析し、複雑なトレーディング環境において堅牢な多目的報酬関数を構築するための一般的な青写真を提供する。

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