文献

J-GLOBAL ID：201802213825678871   整理番号：18A1725900

ガウス逆強化学習アルゴリズムを用いた投資家感情報酬ベース取引システム【JST・京大機械翻訳】

An investor sentiment reward-based trading system using Gaussian inverse reinforcement learning algorithm

著者 (3件)： Yang Steve Y. (Financial Engineering Program, School of Business, Stevens Institute of Technology, 1 Castle Point on Hudson, Hoboken, NJ 07030, USA) ,  Yu Yangyang (Financial Engineering Program, School of Business, Stevens Institute of Technology, 1 Castle Point on Hudson, Hoboken, NJ 07030, USA) ,  Almahdi Saud (Financial Engineering Program, School of Business, Stevens Institute of Technology, 1 Castle Point on Hudson, Hoboken, NJ 07030, USA)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 114  ページ： 388-401  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 投資家の感情は市場収益に影響する重要な要因として示され,投資家の感情信号を利用することにより多くの利益取引システムが提案されている。本論文では,Gauss逆強化学習法を用いて,投資家感情報酬ベース取引システムを設計することを目的とした。著者らの仮説は,市場が投資家の感情と相互作用するが,投資家の感情と市場条件の間には,将来の市場方向を明らかにする固有のマッピングが存在するということである。負または正の市場応答のいずれかを生成する信号のみを抽出することを目的とした投資家感情報酬に基づく取引システムを提案した。このような報酬抽出メカニズムは,市場収益だけでなく,簡潔でロバストな特徴空間を表す市場の揮発性にも基づいている。バックテスト結果は,提案した感情報酬ベースの取引システムが,S&P500インデックスと市場ベースのETFに関する様々なベンチマーク戦略より優れていることを示している。さらに,著者らは,感情報酬取引システムが,揮発性市場において非常に効果的であることを見出した。しかし,それは取引コストに敏感であった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  揮発性 ,  *アルゴリズム ,  相互作用 ,  ロバスト性 ,  *学習 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  *投資家 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 投資家の感情 ,  逆強化学習 ,  サポートベクトルマシン学習 ,  感情報酬

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： ガウス ,  逆強化学習 ,  アルゴリズム ,  投資家 ,  感情 ,  報酬 ,  取引