税を考慮した株式売買の深層強化学習

サマリー

譲渡益課税と実現損失に伴う税制上の利点が、株式売買の判断にどう影響するかを研究しています。強化学習環境で平均取得価額を用い、税を考慮する戦略と無視する戦略の両方をエージェントに学習させる方法を提案しています。中心的な教訓は、税の扱いによって望ましい取引のタイミングや銘柄選択が変わり得るため、継続的な株式取引を最適化する際に税を直接モデル化することが重要な場合があるという点です。

報告された比較では、税を無視するとポートフォリオの平均リターンが62%を超えて低下する可能性が示されています。その結果の規模や一般性を評価できるようなデータ、市場、税制、報酬設計、実験設定の説明は抜粋にありません。この知見は戦略設計で税を考慮することを支持しますが、同じ効果が異なる法域、税務状況、取引期間でも生じるとは示していません。

主なアイデア

• 平均取得価額を使って、株式売買判断の税務上の影響を表します。
• 税を考慮する戦略と考慮しない戦略の学習に、強化学習を用いています。
• 報告結果では、税を無視するとポートフォリオの平均リターンが大幅に低下する可能性があります。
• 報告された効果がどの範囲に当てはまるかを判断するには、抜粋の情報が不十分です。

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# 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.

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