למידת חיזוק עמוקה למסחר אדפטיבי במניות

סיכום

המחקר בוחן למידת חיזוק עמוקה כאמצעי לפיתוח אסטרטגיית מסחר אדפטיבית לתיק של 30 מניות. הוא משתמש במחירים יומיים כנתוני אימון וכסביבת מסחר, ואז משווה את הסוכן למדד Dow Jones Industrial Average ולאסטרטגיית הקצאת תיק מסורתית של שונות מינימלית. המטרות המוצהרות הן מיטוב החלטות המסחר ותשואות ההשקעה.

המחברים מדווחים שהסוכן שלהם גובר על שתי הגישות להשוואה ביחס למדד Sharpe ולתשואות מצטברות. הקטע אינו מציין את מועדי האימון וההערכה, עלויות עסקה, מגבלות סיכון, מבנה התגמול או אם ההערכה נמנעת מהטיית מבט לעתיד. הוא גם אינו מספק תוצאות מספריות, ולכן אי אפשר להעריך מהתיאור לבדו את גודל היתרון המדווח או את מידת החוסן שלו. הממצאים הם ראיות לניסוי המוצע, ולא הוכחה שהגישה תכליל למניות אחרות או לתנאי שוק אחרים.

רעיונות מרכזיים

• סוכן למידת חיזוק עמוקה מאומן לסחור בסל של 30 מניות באמצעות מחירים יומיים.
• האסטרטגיה הנלמדת נועדה להסתגל לשוק מניות מורכב ומשתנה.
• המחקר משווה את הסוכן למדד Dow Jones Industrial Average ולהקצאה בשונות מינימלית.
• המחברים מדווחים שלסוכן יש מדד Sharpe ותשואות מצטברות גבוהים יותר משני מדדי הייחוס.
• הקטע אינו מפרט את ההערכה, לרבות עלויות, תאריכים, מבנה תגמול וביצועים מספריים.

תגיות

# Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading


# Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading









Stock trading strategy plays a crucial role in investment companies. However, it is challenging to obtain optimal strategy in the complex and dynamic stock market. We explore the potential of deep reinforcement learning to optimize stock trading strategy and thus maximize investment return. 30 stocks are selected as our trading stocks and their daily prices are used as the training and trading market environment. We train a deep reinforcement learning agent and obtain an adaptive trading strategy. The agent's performance is evaluated and compared with Dow Jones Industrial Average and the traditional min-variance portfolio allocation strategy. The proposed deep reinforcement learning approach is shown to outperform the two baselines in terms of both the Sharpe ratio and cumulative returns.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.