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portfolio asset allocation reinforcement learning method using actor critic model

机译:actor批评模型的投资组合资产分配强化学习方法

摘要

The present invention relates to a portfolio asset allocation reinforcement learning method using an actor critical model, and more particularly, to a portfolio asset allocation reinforcement learning method using an actor-critic model based on a DPG (Deterministic Policy Gradient) algorithm. . According to the present invention, there is an effect of finding an optimized portfolio by using an actor-critic model based on a Deterministic Policy Gradient (DPG) algorithm for asset allocation.
机译:本发明涉及一种使用actor临界模型的产品组合资产分配强化学习方法,更具体地,涉及一种基于DPG(确定性政策梯度)算法的演员 - 评论家模型的产品组合资产分配强化学习方法。 。 根据本发明,通过使用基于确定性政策梯度(DPG)算法的Actor-批评模型来查找优化的产品组合的效果。

著录项

  • 公开/公告号KR20210136365A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 (주)밸류파인더스;

    申请/专利号KR20200054508

  • 发明设计人 이주홍;칼리나;송재원;

    申请日2020-05-07

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06Q40/04;G06Q40/06;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:30:37

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