异质代理相对绩效准则下最优投资的深度学习方法
最优化与控制
2024-04-02 v2 计算机科学与博弈论
机器学习
摘要
图子博弈被引入用于研究通过加权交互图进行交互的多玩家博弈。通过取极限，可得到一个具有连续统玩家的博弈，其中交互通过图子进行。本文聚焦于相对绩效准则下最优投资的图子博弈，并提出一种深度学习方法。该方法基于两个关键要素：首先，通过前向-后向随机微分方程刻画纳什均衡；其次，随机微分博弈机器学习算法的最新进展。我们在两个不同的金融模型上进行了数值实验。在每个模型中，我们比较了若干图子的效果，这些图子对应于不同的交互结构。
引用
@article{arxiv.2402.07365,
title = {A Deep Learning Method for Optimal Investment Under Relative Performance Criteria Among Heterogeneous Agents},
author = {Mathieu Laurière and Ludovic Tangpi and Xuchen Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07365},
year = {2024}
}