التعلم المعزز العميق لتداول الأسهم مع مراعاة الضرائب
الملخص
تدرس الورقة أثر ضرائب أرباح رأس المال والمزايا الضريبية للخسائر المحققة في قرارات تداول الأسهم. وتقترح استخدام متوسط الأساس الضريبي في بيئة للتعلم المعزز، بما يسمح لوكيل بتعلم استراتيجيات تشمل الضرائب وأخرى تتجاهلها. والخلاصة الأساسية هي أن المعاملة الضريبية قد تغير التوقيت المفضل للصفقات واختيارها، لذا قد يكون من المهم نمذجة الضرائب مباشرة عند تحسين تداول الأسهم المستمر.
تجد المقارنة المبلغ عنها أن تجاهل الضرائب قد يخفض متوسط عوائد المحفظة بأكثر من 62%. ولا يصف المقتطف البيانات أو السوق أو القواعد الضريبية أو تصميم المكافأة أو الإعداد التجريبي وراء هذه النتيجة؛ لذا لا يمكن تقييم حجمها ومدى عموميتها من النص المتاح. وتدعم النتيجة أخذ الضرائب في الحسبان عند تصميم الاستراتيجية، لكنها لا تثبت انطباق الأثر نفسه في مختلف الولايات القضائية أو الأوضاع الضريبية أو آفاق التداول.
الأفكار الرئيسية
- تستخدم الطريقة متوسط الأساس الضريبي لتمثيل التبعات الضريبية في قرارات تداول الأسهم.
- يُستخدم التعلم المعزز لتعلم استراتيجيات تراعي الضرائب وأخرى لا تراعيها.
- تشير النتائج المبلغ عنها إلى أن تجاهل الضرائب قد يخفض متوسط عوائد المحفظة بدرجة كبيرة.
- لا يقدم المقتطف تفاصيل كافية للحكم على مدى انطباق الأثر المبلغ عنه.
الوسوم
النص الكامل
# Taxable Stock Trading with Deep Reinforcement Learning # Taxable Stock Trading with Deep Reinforcement Learning In this paper, we propose stock trading based on the average tax basis. Recall that when selling stocks, capital gain should be taxed while capital loss can earn certain tax rebate. We learn the optimal trading strategies with and without considering taxes by reinforcement learning. The result shows that tax ignorance could induce more than 62% loss on the average portfolio returns, implying that taxes should be embedded in the environment of continuous stock trading on AI platforms.
يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0
أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.