분류 전체보기 썸네일형 리스트형 [Reinforcement Learning in Finance] Intro to RL for Stock Trading Reinforcement Learning for Stock Trading- 주식 포트폴리오의 dynamic optimization을 통한 주식거래- Single stock case: optimal execution- Portfolio problems: optimal investment portfolio, optimal portfolio liquidation, index tracking- one step reward에 cost of trade와 risk penalties를 포함해야한다.- stock position을 state variable로 포함해야한다.- feedback loop 를 market impact로 적용해야한다.- High-dimensional problem, Big Dta problem(.. [Reinforcement Learning in Finance] RL for Stock Trading Topics:- Study applications of Reinforcement Learning for stock trading- Discuss various problems in Quantitative Trading that amount to Reinforcement Learning tasks- Study such problems as optimal portfolio execution, dynamic portfolio management, and index tracking- Develop a simple portfolio model that allows us to address all these problems in the same modeling framework- Explain a RL approa.. [Reinforcement Learning in Finance] Options and Option pricing Reinforcement Learning in Finance 에 관한 testing 환경을 조성- 유연하고 확장성을 지님- discrete action 과 continuous action 을 비교- hedging, trading, pricing in financial market 의 문제를 다룸 Black Scholes Merton (BSM) Model- 현대 finance의 cornerstone이 되는 model Corporate Default: The Merton Model- Merton Model은 한개의 회사에 대해 단순화하는데 이는 firm value 라고 불리는 single asset을 가지고 있다. - firm은 equity holders 에 의해 운영되는데, 만약 time T에 firm의 .. [Reinforcement Learning in Finance] MDP & RL: Action Value Function 이전 포스팅에서 value function 과 optimal value function 그리고 bellman optimality equation에서 numerical solution으로 해결할수 있는지 다뤘다. - optimal policy는 optimal value function 을통해서 구할수 있다.- 그러나 더 action-value function을 이용하면 더 쉽게 구할수 있다.$V_t^\pi (s) = E[\sum_n \gamma^n R(s_n, a_n) | s_0 = s,\pi]$- 현재 state에만 관련된 policy 파이에 대한 value function는 Reinforcement Learning Agent에게 무엇을 해야하는지 알려주지 않는다. - 그러나 action-value fu.. [Reinforcement Learning in Finance] MDP & RL: Value Iteration and Policy Iteration Time homogeneous market decision process에서 value function은 시간과 독립적이다.- 이러한 경우에 bellman optimality ㄷquation은 numerical methods를 이용하여 계산하는single function에 대한 non-linear equation이다. - 이러한 방법은 value iteration이라고 하는데, state action space가 discrete 하고 작은 경우에, 간단하고 빠른 솔루션을 제공한다. Bellman Equation for optimal value function$V^*(s) = R(s) + max_{a \in A} \gamma \sum_{s' \in S} p(s'|s,a)V^*(s')$Value Iterat.. [Reinforcement Learning in Finance] MDP & RL: Value Function and Bellman Equation Markov Decision Process Model 의 목표는 expected total reward를 최대화 하는것이다.- 이러한 문제는 바로 해결되야하지만, reward는 미래의 일이기 때문에 어떤 action이 state에서 취해질지 policy를 통해서결정된다. 동일한 MDP 문제에서 어떻게 possible policies를 quantitatively 비교할수 있는가?- 시작되는 state가 다르면 다른 total rewards가 나올수 있다. - 이러한 환경들을 고려한 total cumulative reward 를 value function 이라고 부른다.$V_0^\pi = E[R_0(s0, a0) + \gamma R_1 (s_1, a_1) + ... | s_0] = E[\sum_n \gamm.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 다음
