發(fā)布時(shí)間：2020-07-23 04:00

【摘要】：深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩大類模型,被應(yīng)用到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域內(nèi),資產(chǎn)價(jià)格路徑的模擬對(duì)某些路徑依賴的期權(quán)定價(jià)來(lái)說(shuō)意義重大,而資產(chǎn)配置則是近年來(lái)發(fā)展迅猛的新興投資方式。本文基于深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分別實(shí)現(xiàn)了構(gòu)造標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格路徑的模擬和動(dòng)態(tài)配置資產(chǎn)的資產(chǎn)配置策略。一方面,利用GAN變體構(gòu)造新的混合模型(CWGAN-GP和ALI-CWGAN-GP)來(lái)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格路徑的分布進(jìn)行擬合,并通過(guò)采樣的方式構(gòu)造樣本路徑,以此實(shí)現(xiàn)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格路徑的構(gòu)造。通過(guò)在滬深300指數(shù)期貨上的實(shí)證,結(jié)果表明了混合模型構(gòu)造的路徑無(wú)論是在采樣速度上、路徑收益率外在特征表現(xiàn)上還是在生成路徑和真實(shí)路徑的JS散度度量上都顯著優(yōu)于基于幾何布朗運(yùn)動(dòng)和跳躍擴(kuò)散模型的蒙特卡洛實(shí)現(xiàn)方法。另一方面,基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的多種算法,分別訓(xùn)練智能體來(lái)動(dòng)態(tài)給出兩種資產(chǎn)的最優(yōu)的配置方案,實(shí)證結(jié)果表明深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的資產(chǎn)配置,在收益上比基準(zhǔn)策略(“買入持有”)和簡(jiǎn)單策略(布林通道)好很多,算法各有優(yōu)缺點(diǎn),適用的情景不同,投資風(fēng)格也有所不同。此外,采用了上述CWGAN-GP模型生成了多條訓(xùn)練集路徑作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)的樣本,將之運(yùn)用到DQN、DDPG兩種算法的訓(xùn)練上,得到了強(qiáng)于不加生成路徑的結(jié)果。本文說(shuō)明了構(gòu)造的兩種GAN混合模型可以作為一種構(gòu)造資產(chǎn)價(jià)格路徑的方式,且采樣的價(jià)格路徑質(zhì)量不劣于蒙特卡洛采樣的路徑,這種構(gòu)造價(jià)格路徑的方法在金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成和資產(chǎn)價(jià)格路徑構(gòu)造上存在一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值;而基于歷史經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)從而得到自動(dòng)配置資產(chǎn)的能力的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)于資產(chǎn)配置的實(shí)現(xiàn)在實(shí)踐上有很大指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F832.51
【圖文】：

卿孤Ｗ邋一邋）－Ｄ，（／ｉ邋Ｉ邋Ｈ■—Ｓ￣邋）逡逑２邋－１），邋＆邋？＃（０，１），？＃（０，１）。逡逑定價(jià)中，常采用蒙特卡洛方法來(lái)對(duì)資產(chǎn)路徑模擬，本文也利用擴(kuò)散過(guò)程的蒙特卡洛方法對(duì)路徑進(jìn)行大量采樣，作為ＧＡＮ模型感知機(jī)逡逑感知機(jī)（Ｍｕｌｔｉ邋Ｌａｙｅｒ邋Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ＭＬＰ）屬于前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，藏層（可多層）和輸出層組成，每層由若干神經(jīng)元組成。逡逑物神經(jīng)元來(lái)說(shuō)，信號(hào)接收和反應(yīng)可描述如下：信號(hào)先傳給樹(shù)，最后傳給軸突，軸突給出反應(yīng)。人工神經(jīng)元模仿生物神經(jīng)人工神經(jīng)元如圖２．２－１所示。逡逑

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文逡逑Ｎ逡逑＾ｉ＝ＹｊＷｊｉｘｊ＾邋ｖｉ邋＝邋Ｍｉ＋＾，Ｘ＝／（ｖ，）－邐（２．６７＝１逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與層之間連接方式、每層中神經(jīng)元的連接方式可以不同。傳統(tǒng)全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為：上一層的每個(gè)神經(jīng)元連接到下一層的每個(gè)神經(jīng)元，層中的神經(jīng)元不聯(lián)結(jié)。圖２．２－２是一個(gè)有３層隱藏層的ＭＬＰ模型示意圖。輸神經(jīng)元一般沒(méi)有激活函數(shù)（或者說(shuō)是恒等線性激活函數(shù)），每個(gè)隱藏神經(jīng)元將一層所有神經(jīng)元的輸出重新線性組合，然后經(jīng)特定激活函數(shù)激活（或不激活）輸出神經(jīng)元的激活函數(shù)視目標(biāo)而定。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量不確定，輸入和輸出的神經(jīng)元數(shù)量一般可由具體問(wèn)題確定。隱層的層數(shù)和神經(jīng)元的個(gè)數(shù)屬于超參數(shù)通常層數(shù)越深，神經(jīng)元數(shù)量越多，模型越復(fù)雜、擬合能力越強(qiáng)，但也越容易過(guò)合。逡逑Ｈｉｄｄｅｎ邋Ｌａｖｅｒ２逡逑

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文逡逑激活函數(shù)／（？）引入了非線性關(guān)系，選擇合適的函數(shù)對(duì)防止梯度消失有重要逡逑作用。常用的激活函數(shù)有：線性的和非線性的ｓｉｇｍｏｉｄ、ｔａｎｈ、ＲｅＬＵ、Ｌｅａｋｙ－逡逑ＲｅＬＵ函數(shù)等。圖２．邋２－３顯示了四種常用激活函數(shù)的形狀，其中ｓｉｇｍｏｉｄ將實(shí)數(shù)逡逑Ｒ映射到（0，１）區(qū)間，對(duì)于較小的數(shù)導(dǎo)數(shù)較大，傳遞信息的能力大；ｔａｎｈ激活函逡逑數(shù)類似于ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)，但其關(guān)于原點(diǎn)對(duì)稱；ＲｅＬＵ在正半軸是線性的，負(fù)半軸逡逑則不傳遞任何信息；Ｌｅａｋ－ＲｅＬＵ在負(fù)半軸有一個(gè)非０的小導(dǎo)數(shù)，不會(huì)令神經(jīng)失逡逑活。訓(xùn)練上，ｓｉｇｍｏｉｄ和ｔａｎｈ在０附近有較好的激活性，但兩側(cè)導(dǎo)數(shù)趨近于０，逡逑容易產(chǎn)生梯度消失，而ＲｅＬＵ函數(shù)雖然在大于０的區(qū)域不存在導(dǎo)數(shù)消失問(wèn)題，逡逑但一旦激活值進(jìn)入負(fù)半?yún)^(qū)，那么導(dǎo)數(shù)就會(huì)為０，此時(shí)神經(jīng)元失活。Ｌｅａｋ－ＲｅＬＵ逡逑通過(guò)在負(fù)激活區(qū)域給一個(gè)小的梯度使神經(jīng)元不容易“死亡”。逡逑邐邐邋邐ｔａｎｈ（ｘ）＝ｇｇ－：；；；Ｓ邐邐逡逑

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本文編號(hào)：2766817