Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA):

Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.

Компьютерные технологии становятся неотъемлемой частью финансовой аналитики, предлагая новые подходы к решению сложных задач. В последние годы обучение с подкреплением доказало свою эффективность в динамическом управлении инвестиционными портфелями в условиях турбулентных финансовых рынков. Однако существующие методы часто фокусируются на максимизации доходности, не уделяя должного внимания управлению рисками, особенно в условиях неопределенности, вызванной пандемией, природными катастрофами и региональными конфликтами.

Для устранения этого недостатка, в работе "Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management" был предложен мультиагентный адаптивный фреймворк MASA (Multi-Agent and Self-Adaptive). Он основан на уникальной интеграции двух взаимодействующих агентов: первый оптимизирует доходность с использованием алгоритма TD3, а второй минимизирует риски с помощью эволюционных алгоритмов или других оптимизационных методов. Дополнительно в MASA интегрирован наблюдатель рынка, который использует глубокие нейронные сети для анализа рыночных трендов и их передачи в качестве обратной связи.

Авторы MASA провели тестирование модели на данных индексов CSI 300, Dow Jones Industrial Average (DJIA) и S&P 500 за последние 10 лет. Полученные ими результаты демонстрируют превосходство MASA над традиционными RL-подходами в управлении портфелями.

Автор: Dmitriy Gizlyk