在金融领域,评估投资绩效的关键在于平衡风险与回报。Sharpe比率是评估风险与回报的重要指标,但存在局限性,需开发更稳健的金融绩效指标。本文提出AlphaSharpe框架,利用大语言模型(LLMs)优化金融指标,提升风险收益评估。通过对美国15年历史股票数据进行实验,AlphaSharpe投资组合在风险调整和回撤调整表现上优于传统策略,Sharpe比率提高71.04%,Calmar比率提高116.31%。论文地址:https:arxiv.orgpdf2502.00029v2摘要本文...
金融行业与AI社区之间存在数据和专业知识的障碍,影响AI在金融任务中的应用。FinRobot是一个开源AI代理平台,利用多源LLM进行多样化金融任务,提升透明度和可扩展性。论文地址:https:arxiv.orgpdf2405.14767Github地址:https:github.comAI4FinanceFoundationFinRobot摘要金融行业与AI社区之间存在数据和专业知识的障碍,影响AI在金融任务中的应用。本文旨在开发金融专用的LLM工具链,推动AI在金融决策中的普及。FinRobot是一...
2025-02-03 22:26:48 456浏览 0点赞 0回复 0收藏
投资组合优化是金融中的核心挑战,涉及资金在多个资产间的动态配置,传统方法存在假设限制和适应性不足的问题。本研究探讨深度强化学习在投资组合优化中的应用。结果表明,深度强化学习(DRL)模型在投资组合优化中表现优异,年化平均回报率为19.56%,夏普比率为1.5550,显示出卓越的风险调整回报。论文地址:https:arxiv.orgpdf2412.18563摘要人工智能正在改变金融投资决策,深度强化学习(DRL)在机器人顾问服务中展现出应用...
2025-01-20 10:35:28 849浏览 0点赞 0回复 0收藏
简介本文开发强化学习代理以支持投资组合管理和优化,结合股票定价数据和替代数据(如SEC文件和新闻头条)。强化学习适合在线环境,能够实时反馈和响应,提升决策效果。替代数据编码进状态矩阵,帮助代理更好地调整投资组合权重。强化学习模型基于马尔可夫决策过程,能够灵活定义不同的奖励函数以满足投资者偏好。主要算法为深度强化学习,利用深度神经网络学习最优策略,目标是最大化未来预期奖励。强调在状态空间、奖励函数...
2025-01-09 13:12:48 650浏览 0点赞 0回复 0收藏