論文の概要: EvoNash-MARL: A Closed-Loop Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Medium-Horizon Equity Allocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10911v2
- Date: Tue, 14 Apr 2026 03:47:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 14:01:13.415482
- Title: EvoNash-MARL: A Closed-Loop Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Medium-Horizon Equity Allocation
- Title（参考訳）: EvoNash-MARL - 中軸方程式配置のための閉ループマルチエージェント強化学習フレームワーク
- Abstract要約: EvoNash-MARLは、強化学習と人口ベースのポリシー最適化と実行対応の選択を統合するクローズドループフレームワークである。
2014年から2024年までのサンプル外データでは、SPYの11.7%に比べて19.6%のリターンが得られ、2026年までの長期評価では安定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.877325729509058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medium- to long-horizon equity allocation is challenging due to weak predictive structure, non-stationary market regimes, and the degradation of signals under realistic trading constraints. Conventional approaches often rely on single predictors or loosely coupled pipelines, which limit robustness under distributional shift. This paper proposes EvoNash-MARL, a closed-loop framework that integrates reinforcement learning with population-based policy optimization and execution-aware selection to improve robustness in medium- to long-horizon allocation. The framework combines multi-agent policy populations, game-theoretic aggregation, and constraint-aware validation within a unified walk-forward design. Under a 120-window walk-forward protocol, the final configuration achieves the highest robust score among internal baselines. On out-of-sample data from 2014 to 2024, it delivers a 19.6% annualized return, compared to 11.7% for SPY, and remains stable under extended evaluation through 2026. While the framework demonstrates consistent performance under realistic constraints and across market settings, strong global statistical significance is not established under White's Reality Check (WRC) and SPA-lite tests. The results therefore provide evidence of improved robustness rather than definitive proof of superior market timing performance.
- Abstract（参考訳）: 中間から長期の株式配分は、弱い予測構造、非定常市場体制、および現実的な取引制約の下での信号の劣化により困難である。
従来のアプローチは、単一予測器や疎結合のパイプラインに依存しており、分散シフトの下ではロバスト性を制限する。
本稿では,強化学習と人口ベースの政策最適化と実行意識の選択を統合した閉ループフレームワークであるEvoNash-MARLを提案する。
このフレームワークは、統合ウォークフォワード設計において、マルチエージェントポリシーの人口、ゲーム理論の集約、制約認識の検証を組み合わせる。
120ウィンドウのウォークフォワードプロトコルの下で、最終的な構成は内部ベースラインの中で最高のロバストスコアを達成する。
2014年から2024年までのサンプル外データでは、SPYの11.7%に比べて19.6%のリターンが得られ、2026年までの長期評価では安定している。
このフレームワークは、現実的な制約と市場設定の下で一貫したパフォーマンスを示すが、White's Reality Check(WRC)とSPA-liteテストでは、強いグローバルな統計的意義は確立されていない。
その結果、市場タイミング性能が優れているという決定的な証明よりも、ロバスト性の向上の証拠が得られる。
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