sharpe ratio | BriefGPT - AI 论文速递

关键词sharpe ratio

搜索结果 - 8

优化夏普比率：多臂赌博机中的风险调整决策
通过优化强化型夏普比率，我们提出了一种用于多臂赌博机的在线高斯过程算法，该算法克服了传统算法的缺陷，成功降低了风险投资组合管理问题的回报损失。
PDFa month ago
Markowitz 会见贝尔曼：知识蒸馏强化学习用于资产组合管理
利用知识蒸馏进行训练的混合方法，将 Markowitz 的投资组合理论与强化学习相结合，通过两个训练阶段（监督学习和强化学习）来优化投资组合装配，结果表明我们的模型在回报和夏普比等指标方面表现出色，确保了在相似回报情况下的最高盈利和最低风险
PDF2 months ago
优化线性信号：一种用于优化线性信号的无监督机器学习框架
这项研究提出了一种无监督机器学习方法来优化量化金融中的盈亏（Profit and Loss）。我们的算法类似于无监督线性回归，通过线性组合外生变量构造的信号，最大化盈亏的夏普比率。该方法利用外生变量与交易信号之间的线性关系，通过参数优化来最
PDF7 months ago
使用神经网络的加密货币投资组合优化
提出了一种基于神经网络的算法来利用加密货币衍生资产，以构建一个包含负相关资产对的投资组合，并通过训练深度神经网络来最大化夏普比率，以实现接近一个最小方差策略的资产配置策略，经过 19 个月的实验证明，该算法可在不同市场情况中获利。
PDF9 months ago
金融网络学习优化动量策略
网络动量提供一种新型的风险溢价，利用金融网络中的资产相互连接来预测未来回报。我们提出了 L2GMOM，这是一个端对端的机器学习框架，它同时学习金融网络和优化网络动量策略的交易信号，通过 64 个连续期货合约的回测表明，在 20 年的时间段内
PDF10 months ago
投资组合管理的利润、风险和可持续性平衡
本文提出了一种基于强化学习的投资组合优化系统，使用 Sharpe 比率和 ESG 评分作为效用函数，使用遗传算法进行参数优化，超越了现有的强化学习方法。
PDF2 years ago
IJCAIMAPS: 基于多智能体强化学习的投资组合管理系统
提出了基于多智能体强化学习模型的股票投资策略生成系统 (MAPS)，在实验中，MAPS 的表现表明其具有更好的 Sharpe 比率，并且加入更多的智能体可以降低风险并获得更多的收益。
PDF4 years ago
股票交易的实用深度强化学习方法
本文探讨了深度强化学习在优化股票交易策略方面的潜在性，并证明了所提出的深度强化学习方法在夏普比率和累积回报方面优于道琼斯工业平均指数和传统的最小方差组合策略。
PDF6 years ago