Multiperiod Goal Based Wealth Management Using Reinforcement Learning
Determining the asset allocation of a fund is not a trivial task, particularly over longer time horizons and in a multiperiod portfolio rebalancing framework. Traditional approaches used to solve the optimal asset allocation are often based on strong model assumptions. Reinforcement learning is an area of machine learning where the portfolio problem can be defined with greater flexibility, and that may help produce better trading and asset allocation strategies.
This talk demonstrates how reinforcement learning can be used to solve a multiperiod asset allocation problem. We show how MATLAB® can be used to:
- Define portfolio wealth states and reinforcement learning actions from a frontier of portfolio strategies
- Model reward functions and train Q-learning and custom agents
- Simulate portfolios with the trained agents within specified environments
Published: 7 Nov 2023
Up Next:
Related Videos:
Seleziona un sito web
Seleziona un sito web per visualizzare contenuto tradotto dove disponibile e vedere eventi e offerte locali. In base alla tua area geografica, ti consigliamo di selezionare: .
Puoi anche selezionare un sito web dal seguente elenco:
Come ottenere le migliori prestazioni del sito
Per ottenere le migliori prestazioni del sito, seleziona il sito cinese (in cinese o in inglese). I siti MathWorks per gli altri paesi non sono ottimizzati per essere visitati dalla tua area geografica.
Americhe
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europa
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asia-Pacifico
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)