Otimização de sistemas de negociação e carteiras

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13.07.2017 & # 0183; & # 32; CiteSeerX - Documentos científicos que citam o seguinte artigo: Otimização de sistemas de negociação e carteiras.

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02.06.2017 & # 0183; & # 32; Um sistema de negociação de portfólio adaptável: uma otimização de portfólio de risco e retorno usando aprendizagem de reforço recorrente com redução máxima esperada.

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Aprendizado de reforço para sistemas de negociação e portfólios: Recompensas imediatas contra futuras.

John Moody Matthew Saffell Yuansong Liao Lizhong Wu.

Propomos treinar sistemas de negociação e carteiras, otimizando funções objetivas financeiras através da aprendizagem de reforço. As funções de desempenho que consideramos como funções de valor são o lucro ou a riqueza, a relação de Sharpe e nossa taxa Sharpe diferencial recentemente proposta para a aprendizagem on-line. Em Moody & amp; Wu (1997), apresentamos resultados empíricos em experiências controladas que demonstraram a eficácia de alguns de nossos métodos para otimizar os sistemas de negociação. Aqui, estendemos o nosso trabalho anterior ao uso da Q-Learning, uma técnica de aprendizado de reforço que usa recompensas futuras aproximadas para escolher ações e comparar seu desempenho com os nossos sistemas anteriores treinados para maximizar a recompensa imediata. Nós também fornecemos novos resultados de simulação que demonstram a presença de previsibilidade no índice de ações S & amp; P 500 mensal para o período de 25 anos de 1970 a 1994.

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John Moody 1 Matthew Saffell 1 Yuansong Liao 1 Lizhong Wu 1 1. Departamento de CSE Oregon Graduate Institute Portland EUA.

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(Oregon Graduate Institute of Science & Technology)

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John Moody e Lizhong Wu.

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