Selection of Government Bonds on their Yield and Default Probability using Compound Reinforcement Learning
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- MATSUI Tohgoroh
- Chubu University
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- GOTO Takashi
- The Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ,Ltd.
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- IZUMI Kiyoshi
- The University of Tokyo PRESTO, JST
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- CHEN Yu
- The University of Tokyo
Bibliographic Information
- Other Title
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- 複利型強化学習を用いた国債の金利とデフォルト確率に基づく銘柄選択
Abstract
<p>本論文では,国債の銘柄選択問題を金利とデフォルト確率に基づいてN 本腕バンディット問題としてとらえ,これを複利型強化学習を用いて投資戦略を学習する方法を提案する.提案手法を用いて2010 年第2 四半期の日米欧各国の国債を対象にした強化学習タスクを作成し,複利型Q 学習を用いて学習を行った.また,学習した行動価値に基づいてポートフォリオを構成し,モンテ・カルロ・シミュレーションによってパフォーマンスを評価した結果を示す.</p>
Journal
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- JSAI Technical Report, Type 2 SIG
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JSAI Technical Report, Type 2 SIG 2010 (FIN-005), 03-, 2010-10-02
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390857623351843456
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- ISSN
- 24365556
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
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- Abstract License Flag
- Allowed