세금 고려 주식 트레이딩을 위한 심층 강화학습

요약

이 논문은 양도소득세와 실현 손실에 따른 세금 혜택이 주식 매매 결정에 미치는 영향을 연구합니다. 강화학습 환경에서 평균 세금 원가를 사용하는 방법을 제안해, 에이전트가 세금을 고려하는 전략과 무시하는 전략을 모두 학습할 수 있게 합니다. 핵심은 세금 처리가 선호되는 매매 시점과 종목 선택을 바꿀 수 있으므로, 지속적인 주식 트레이딩을 최적화할 때 세금을 직접 모델링하는 것이 중요할 수 있다는 점입니다.

보고된 비교 결과에서는 세금을 무시하면 평균 포트폴리오 수익률이 62% 넘게 낮아질 수 있다고 나타납니다. 발췌문은 이 결과의 데이터, 시장, 세금 규정, 보상 설계 또는 실험 설정을 설명하지 않아 그 규모와 일반성을 평가할 수 없습니다. 이 결과는 전략 설계에서 세금을 고려해야 함을 뒷받침하지만, 같은 효과가 여러 관할권, 세금 상황 또는 트레이딩 기간에서도 나타난다고 입증하지는 않습니다.

핵심 아이디어

• 이 방법은 평균 세금 원가로 주식 매매 결정에 따른 세금 영향을 나타냅니다.
• 강화학습으로 세금을 고려하는 전략과 고려하지 않는 전략을 학습합니다.
• 보고된 결과는 세금을 무시하면 평균 포트폴리오 수익률이 크게 낮아질 수 있음을 시사합니다.
• 발췌문만으로는 보고된 효과가 얼마나 넓게 적용되는지 판단하기 어렵습니다.

태그

# 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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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.