記事「取引におけるニューラルネットワーク：マルチエージェント自己適応モデル(MASA)」についてのディスカッション

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マルチエージェント自己適応(MASA: Multi-Agent Self-Adaptive)フレームワークについて紹介します。本フレームワークは、強化学習と適応戦略を組み合わせ、変動の激しい市場環境においても収益性とリスク管理のバランスを実現します。

コンピュータ技術は金融分析の不可欠な一部となり、複雑な問題を解決するための革新的なアプローチを提供しています。近年、強化学習(RL: Reinforcement Learning)は、変動の激しい金融市場における動的ポートフォリオ管理において高い有効性を示しています。しかし、既存の手法はしばしばリターンの最大化に偏重しており、パンデミックや自然災害、地域紛争などによる不確実性下でのリスク管理に十分配慮していません。

この制約に対応するため、「Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management」という研究では、MASA (Multi-Agent and Self-Adaptive)フレームワークを提案しています。MASAは、相互に作用する2つのエージェントを統合しています。1つ目のエージェントはTD3アルゴリズムを用いてリターンを最適化し、2つ目のエージェントは進化的アルゴリズムやその他の最適化手法を用いてリスクを最小化します。さらに、MASAには市場オブザーバー(Market Observer)が組み込まれており、深層ニューラルネットワークを活用して市場トレンドを分析し、フィードバックを提供します。

著者らは、過去10年間のCSI 300、ダウジョーンズ工業株平均(DJIA)、S&P 500指数のデータを用いてMASAをテストしました。その結果、MASAは従来のRLベースのポートフォリオ管理手法よりも優れた成果を示しました。


作者: Dmitriy Gizlyk

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