Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Ενισχυτική μάθηση για διαχείριση οικονομικού χαρτοφυλακίου

Vogiatzis Antonios

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τα τελευταία χρόνια παρατηρείται τεράστια αύξηση ενδιαφέροντος για βελτιστοποίηση χαρτοφυλακίου (portfolio optimization), λόγω της ραγδαία αναπτυσσόμενης ικανότητας των σύγχρονων υπολογιστών. Η οικονομική κοινότητα επιδιώκει συνεχώς τις καινοτόμες τεχνικές από άλλους τομείς για τη βελτίωση της μοντελοποίησης της χρηματοπιστωτικής αγοράς. Στην παρούσα διπλωματική εργασία προτείνουμε μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης στο πρόβλημα βελτιστοποίησης χαρτοφυλακίου, το οποίο καλεί για βελτιστοποίηση της κατανομής κεφαλαίων σε διάφορα χρηματοοικονομικά περιουσιακά στοιχεία, όπως ομόλογα, μετοχές ή κεφάλαια, με στόχο τη μεγιστοποίηση μιας προτιμώμενης μετρικής επιδόσεων, όπως αναμενόμενη απόδοση ή προσαρμοσμένη απόδοση βάσει ρίσκου. Χρησιμοποιούμε το πλαίσιο ενισχυτικής μάθησης (reinforcement learning), το οποίο προσφέρει καινοτόμες μεθόδους εκμάθησης ορθών πολιτικών λήψης αποφάσεων που μεγιστοποιούν τις επιδόσεις ενός αυτόνομου πράκτορα σε ένα άγνωστο και αβέβαιο περιβάλλον. Χρησιμοποιώντας τεχνολογία αιχμής που βασίζεται σε τεχνικές policy gradient και deep neural networks, αναπτύξαμε και υλοποιήσαμε ένα σύστημα διαχείρισης χαρτοφυλακίων με ενισχυτική μάθηση. Στη συνέχεια, αξιολογήσαμε την επιτυχία της προτεινόμενης προσέγγισης και αξιολογήσαμε την απόδοσή της χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα από τους καταλόγους Standard & Poor's 500 της αμερικανικής χρηματιστηριακής αγοράς. Τα αποτελέσματα που λάβαμε καταγράφουν περίπου 1,5% περισσότερο πλούτο σε σύγκριση με τα βασικά μοντέλα. Πιστεύουμε ότι η προτεινόμενη προσέγγιση σκιαγραφεί διάφορες μετρικές ως δείκτες αξιολόγησης και θα μπορούσε να επεκταθεί στο μέλλον για προσαρμοστικές λύσεις σε συγκεκριμένες περιπτώσεις διαχείρισης χαρτοφυλακίου, παρέχοντας καλύτερες επιδόσεις.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες