portfolio-optimization

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  • 2022-04-04 03:44
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使用强化学习进行投资组合优化 用RL进行实验以建立3只股票的最优投资组合,并将其与基于Markowitz方法的投资组合理论进行比较 请检出中篇以快速浏览。 训练RL模型: python train.py 问题陈述 我将其表达为一个投资组合优化问题:考虑到3种不同股票的历史,我们如何每天在这些股票之间分配固定数量的资金,以最大程度地提高回报的可能性。 目的是制定用于构建投资组合的政策(策略)。 投资组合实质上是各种股票上可用资源的分配。 然后,随着新信息的发布,该政策需要随着时间的推移重新调整投资组合的结构。 RL代理商培训 结果
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  • utils.py
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内容介绍
# Portfolio Optimization using Reinforcement Learning Experimenting with RL for building optimal portfolio of 3 stocks and comparing it with portfolio theory based Markowitz' approach Pls checkout the [medium article](https://medium.com/@noufalsamsudin/portfolio-optimization-using-reinforcement-learning-1b5eba5db072) for a quick overview. To train RL model: ``` python train.py ``` ## Problem Statement I will be formulating this as a portfolio optimization problem :  Given histories of 3 different stocks, how would we allocate a fixed amount of money between these stocks every day so that maximize the likelihood of returns.  The objective is to develop of policy (strategy) for building a portfolio. The portfolio is essentially an allocation of available resources across various stocks. The policy then needs to restructure the portfolio over time as new information becomes available. ![Pic of Model](https://github.com/kvsnoufal/portfolio-optimization/blob/main/img/po_model.png) ## RL agent training ![Pic of training](https://github.com/kvsnoufal/portfolio-optimization/blob/main/img/training.png) ## Results ![Pic of results](https://github.com/kvsnoufal/portfolio-optimization/blob/main/img/compare.png)
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