PRUDEX-Compass：面向金融市场中强化学习的系统性评估
交易与市场微观结构
2023-03-06 v2 人工智能
机器学习
摘要
涉及超过 $90 万亿市值资本的金融市场，吸引着全球无数投资者的关注。近年来，金融市场中的强化学习（FinRL）已成为训练智能体以做出盈利性投资决策的一个有前景的方向。然而，大多数 FinRL 方法的评估仅关注与利润相关的指标，而忽略了诸多关键维度，这远不能满足金融从业者将这些方法部署到真实金融市场中的需求。因此，我们提出了 PRUDEX-Compass，其包含 6 个维度，即可盈利性（Profitability）、风险控制（Risk-control）、通用性（Universality）、多样性（Diversity）、可靠性（rEliability）和可解释性（eXplainability），并总计采用 17 项指标进行系统性评估。具体而言，i) 我们提出 AlphaMix+ 作为一个强 FinRL 基线，其利用混合专家（MoE）和风险敏感方法做出多样化的风险感知投资决策；ii) 我们在 4 个具有影响力金融市场的长期真实数据集上评估了 8 种 FinRL 方法，以展示 PRUDEX-Compass 的使用方式；iii) PRUDEX-Compass 连同 4 个真实数据集、8 种 FinRL 方法的标准实现以及一个投资组合管理环境作为公开资源发布，以促进新 FinRL 方法的设计与比较。我们希望 PRUDEX-Compass 不仅能启发未来的 FinRL 研究，防止不可信的结果阻碍 FinRL 成功实现产业部署，也能为强化学习（RL）社区提供一个具有挑战性的新算法评估场景。
引用
@article{arxiv.2302.00586,
title = {PRUDEX-Compass: Towards Systematic Evaluation of Reinforcement Learning in Financial Markets},
author = {Shuo Sun and Molei Qin and Xinrun Wang and Bo An},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00586},
year = {2023}
}