Deep Reinforcement Learning for Robust Goal-Based Wealth Management

要約

目標ベースの投資は、特定の財務目標の達成を優先する資産管理のアプローチです。
目標が達成されるまで適切な投資を選択する必要があるため、当然、連続的な意思決定の問題として定式化されます。
したがって、逐次的な意思決定に適した機械学習手法である強化学習は、これらの投資戦略を最適化するための有望な道を提供します。
この論文では、深層強化学習に基づいた堅牢な目標ベースの資産管理のための新しいアプローチを提案します。
実験結果は、シミュレートされた市場データと過去の市場データの両方において、いくつかの目標ベースの資産管理ベンチマークよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Goal-based investing is an approach to wealth management that prioritizes achieving specific financial goals. It is naturally formulated as a sequential decision-making problem as it requires choosing the appropriate investment until a goal is achieved. Consequently, reinforcement learning, a machine learning technique appropriate for sequential decision-making, offers a promising path for optimizing these investment strategies. In this paper, a novel approach for robust goal-based wealth management based on deep reinforcement learning is proposed. The experimental results indicate its superiority over several goal-based wealth management benchmarks on both simulated and historical market data.

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