基於聚類分析和強化學習進行投資組合選取之研究;A Study on Portfolio Selection Based on Clustering Analysis and Reinforcement Learning

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題名:	基於聚類分析和強化學習進行投資組合選取之研究;A Study on Portfolio Selection Based on Clustering Analysis and Reinforcement Learning
作者:	黃士峰
貢獻者:	國立中央大學統計研究所
關鍵詞:	資產配置;融合;馬可夫決策問題;投資組合選取;強化學習;asset allocation;fusion;Markov decision problem;portfolio selection;reinforcement learning
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:46:34 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	若本計畫能夠成功發展出結合聚類分析與Q-學習的投資組合選取方法，將可更有效率地應用可收集到的即時資訊，對市場環境狀態進行較客觀的判斷，同時根據對市場環境狀態的判斷，亦能迅速地建議投資組合的調整方案，達到風險控管與最佳化累積報酬的目的。此外，若本計畫能夠證實所提出的策略能夠達到令人滿意的分群與投資表現，亦將能夠為不同領域在實務上面臨多維資料且解釋變數繁多的最佳化問題時，提供一個兼顧廣泛性與穩定性、且具備即時更新功能以及節省計算成本的建模架構。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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