Abstract-Vi presenterar metoder för optimering av portföljer, tillgångstilldelningar och handelssystem baserade på direkt förstärkning (DR). I detta tillvägagångssätt betraktas investeringsbeslut som ett stokastiskt kontrollproblem, och strategier upptäcks direkt. Vi presenterar en adaptiv algoritm som kallas återkommande förstärkningsinlärning (RRL) för att upptäcka investeringspolitik. Behovet av att bygga prognosmodeller elimineras, och bättre handel resultat uppnås. Den direkta förstärkningsmetoden skiljer sig från dynamiska programmerings- och förstärkningsalgoritmer som TD-learning och Q-learning, som försöker uppskatta en värdefunktion för kontrollproblemet. Vi finner att RRL:s direkta förstärkningsram möjliggör en enklare problemrepresentation, undviker Bellmans förbannelse över dimensionalitet och erbjuder övertygande effektivitetsfördelar. Vi visar hur direkt förstärkning kan användas för att optimera riskjusterad avkastning på investeringar (inklusive differential Sharpe ratio), samtidigt som vi redovisar effekterna av transaktionskostnader. I omfattande simuleringsarbete med hjälp av verkliga finansiella data, finner vi att vår strategi baserad på RRL producerar bättre handelsstrategier än system som använder Q-Learning (en värdefunktionsmetod). Verkliga tillämpningar omfattar en intradaglig valutahandlare och ett månatligt system för tillgångstilldelning för S&P 500 Stock Index och T-Bills.
Data Driven Approaches Moody och Saffell i REF presenterade metoder för att optimera portföljer, tillgångstilldelningar och handelssystem baserat på en direkt förstärkning strategi, som ser optimal handel som ett stokastiskt kontrollproblem.
Learning to Trade via Direct Reinforcement
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}