論文の概要: Reinforcement Learning for Portfolio Optimization with a Financial Goal and Defined Time Horizons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18076v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 14:21:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.613999
• Title: Reinforcement Learning for Portfolio Optimization with a Financial Goal and Defined Time Horizons
• Title（参考訳）: 金融目標と定義時間ホライズンを用いたポートフォリオ最適化のための強化学習
• Authors: Fermat Leukam, Rock Stephane Koffi, Prudence Djagba,
• Abstract要約: 本研究は,G-Learningアルゴリズムを用いて,革新的なポートフォリオ最適化手法を提案する。 目標は、投資家の定期的な貢献を最小限にしつつ、目標日によってポートフォリオの価値を最大化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research proposes an enhancement to the innovative portfolio optimization approach using the G-Learning algorithm, combined with parametric optimization via the GIRL algorithm (G-learning approach to the setting of Inverse Reinforcement Learning) as presented by. The goal is to maximize portfolio value by a target date while minimizing the investor's periodic contributions. Our model operates in a highly volatile market with a well-diversified portfolio, ensuring a low-risk level for the investor, and leverages reinforcement learning to dynamically adjust portfolio positions over time. Results show that we improved the Sharpe Ratio from 0.42, as suggested by recent studies using the same approach, to a value of 0.483 a notable achievement in highly volatile markets with diversified portfolios. The comparison between G-Learning and GIRL reveals that while GIRL optimizes the reward function parameters (e.g., lambda = 0.0012 compared to 0.002), its impact on portfolio performance remains marginal. This suggests that reinforcement learning methods, like G-Learning, already enable robust optimization. This research contributes to the growing development of reinforcement learning applications in financial decision-making, demonstrating that probabilistic learning algorithms can effectively align portfolio management strategies with investor needs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,G-LearningアルゴリズムとGIRLアルゴリズム(逆強化学習設定へのG-ラーニング手法)によるパラメトリック最適化を組み合わせた,革新的なポートフォリオ最適化手法を提案する。 目標は、投資家の定期的な貢献を最小限にしつつ、目標日によってポートフォリオの価値を最大化することである。 当社のモデルは,ポートフォリオを多様化した高度変動市場において運用されており,投資家のリスクの低いレベルを確保し,強化学習を活用してポートフォリオポジションを時間とともに動的に調整する。 その結果,シャープ比を0.42から0.483に改善したことが明らかとなった。 G-LearningとGIRLを比較すると、GIRLは報酬関数パラメータ(例えば0.002と比較してラムダ = 0.0012)を最適化するが、ポートフォリオのパフォーマンスへの影響は依然として小さいことが分かる。 これは、G-Learningのような強化学習手法が、すでに堅牢な最適化を実現していることを示唆している。 本研究は、金融意思決定における強化学習アプリケーションの発展に寄与し、確率論的学習アルゴリズムがポートフォリオ管理戦略を投資家のニーズに効果的に整合させることができることを示す。

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