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¿Aprendizaje profundo por refuerzo en las finanzas cuantitativas?

Me ha costado encontrar artículos interesantes sobre la aplicación del aprendizaje profundo por refuerzo en el análisis cuantitativo de riesgos, la gestión de carteras, el comercio algorítmico y/o la fijación de precios de las opciones. Cuáles son algunos artículos con resultados interesantes sobre este tema que usted conoce?

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Su título dice "aprendizaje por refuerzo", pero su texto exige "aprendizaje por refuerzo profundo". La RL puede ser suficiente para muchos problemas en las áreas que has especificado. Tal vez quieras aclarar cuál necesitas.

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Marco Puntos 53

Se pueden encontrar muchos artículos buenos simplemente escribiendo palabras clave como "deep reinforcement learning finance" en arXiv o Google Scholar o buscando en los sitios web de los principales investigadores, lo que proporciona un exceso de aplicaciones y direcciones de investigación con las que comprometerse. De todos modos, aquí hay algunos que se me ocurren:

Si buscas un artículo de nivel más introductorio, esta tesis de maestría aplicó el aprendizaje de refuerzo distribucional al problema de la ejecución óptima y proporciona un código que es bastante raro y agradable: https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/faculty-of-natural-sciences/department-of-mathematics/math-finance/TobyWestonSubmission.pdf

Si quieres un trabajo más completo y reciente, me gustó "Optimal Execution of Foreign Securities" de Cartea & Arribas, que fue una aplicación única del aprendizaje automático a la negociación óptima en el mercado de divisas: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3562251 . Rama Cont y Justin Sirgnano escribieron un breve artículo allá por 2018 con respecto al problema de la detección de la formación de precios utilizando el aprendizaje profundo: https://arxiv.org/pdf/1803.06917.pdf . Charles Lehalle también tiene algunos trabajos interesantes sobre no tanto el aprendizaje profundo, sino el aprendizaje de refuerzo que podrías encontrar en su página de Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=j44WqxsAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate . Me gustó mucho este artículo de Zhang et al (2019) sobre el aprendizaje profundo para predecir también la formación de precios - se trató con mucho detalle e incluyen un montón de citas si quieres mirar un poco más: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8673598?casa_token=eealOPwLJEEAAAAA:B6eolFGeLCcidoJOLG_VUXPcBnHqKVXeNapUeHzME7A5VlG6g8PEKWjxAtWuQakSlxiMoOnf-g . Mientras que usted pidió el aprendizaje de refuerzo profundo, aquí hay una aplicación de q-learning a la fijación de precios de las opciones (hay muchos más): https://arxiv.org/pdf/1712.04609.pdf .

También puede encontrar documentos más antiguos, pero todavía interesantes, como https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8324237?casa_token=FXpE__5nGKwAAAAA:lgEhAx_r2-2B3My1HgzP8dJshgF2XFM88PyI6dRs23GMwg-sOl-P3NcJSuKV01_oaqKM9pPSYg que aplica el aprendizaje de refuerzo profundo al comercio de criptomonedas - advertencia: lleno de errores tipográficos la última vez que lo leí.

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Adam Smith Puntos 26

He trabajado en el comercio algorítmico durante años. La RL (o la RL profunda, para el caso) no se utiliza en esta industria.

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Es una generalización demasiado amplia. La RL se aplica con frecuencia a los problemas de creación de mercado. Si es el modelo de producción de facto para las empresas, es otra cuestión. ¿A qué se refiere cuando dice AlgoTrading, ejecución óptima?

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De acuerdo, RL y el control estocástico se utilizan con frecuencia para la ejecución óptima de órdenes para minimizar el impacto en el mercado.

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Quassnoi Puntos 191041

Puede consultar el reciente artículo "Deep Reinforcement Learning for Algorithmic Trading" de Cartea et. al. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3812473

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¿Es usted uno de los autores? ¿Podría decirnos algo más sobre este trabajo?

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