【摘要】：深度學習和強化學習是機器學習的兩大類模型,被應(yīng)用到社會的各個領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域內(nèi),資產(chǎn)價格路徑的模擬對某些路徑依賴的期權(quán)定價來說意義重大,而資產(chǎn)配置則是近年來發(fā)展迅猛的新興投資方式。本文基于深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)模型和強化學習中的深度強化學習算法分別實現(xiàn)了構(gòu)造標的資產(chǎn)價格路徑的模擬和動態(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)來對資產(chǎn)價格路徑的分布進行擬合,并通過采樣的方式構(gòu)造樣本路徑,以此實現(xiàn)對資產(chǎn)價格路徑的構(gòu)造。通過在滬深300指數(shù)期貨上的實證,結(jié)果表明了混合模型構(gòu)造的路徑無論是在采樣速度上、路徑收益率外在特征表現(xiàn)上還是在生成路徑和真實路徑的JS散度度量上都顯著優(yōu)于基于幾何布朗運動和跳躍擴散模型的蒙特卡洛實現(xiàn)方法。另一方面,基于深度強化學習中的多種算法,分別訓(xùn)練智能體來動態(tài)給出兩種資產(chǎn)的最優(yōu)的配置方案,實證結(jié)果表明深度強化學習實現(xiàn)的資產(chǎn)配置,在收益上比基準策略(“買入持有”)和簡單策略(布林通道)好很多,算法各有優(yōu)缺點,適用的情景不同,投資風格也有所不同。此外,采用了上述CWGAN-GP模型生成了多條訓(xùn)練集路徑作為強化學習學習的樣本,將之運用到DQN、DDPG兩種算法的訓(xùn)練上,得到了強于不加生成路徑的結(jié)果。本文說明了構(gòu)造的兩種GAN混合模型可以作為一種構(gòu)造資產(chǎn)價格路徑的方式,且采樣的價格路徑質(zhì)量不劣于蒙特卡洛采樣的路徑,這種構(gòu)造價格路徑的方法在金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成和資產(chǎn)價格路徑構(gòu)造上存在一定的理論和實際應(yīng)用價值;而基于歷史經(jīng)驗的學習從而得到自動配置資產(chǎn)的能力的深度強化學習算法對于資產(chǎn)配置的實現(xiàn)在實踐上有很大指導(dǎo)意義。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：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）。逡逑定價中，常采用蒙特卡洛方法來對資產(chǎn)路徑模擬，本文也利用擴散過程的蒙特卡洛方法對路徑進行大量采樣，作為ＧＡＮ模型感知機逡逑感知機（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)元來說，信號接收和反應(yīng)可描述如下：信號先傳給樹，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

山東大學碩士學位論文逡逑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：上一層的每個神經(jīng)元連接到下一層的每個神經(jīng)元，層中的神經(jīng)元不聯(lián)結(jié)。圖２．２－２是一個有３層隱藏層的ＭＬＰ模型示意圖。輸神經(jīng)元一般沒有激活函數(shù)（或者說是恒等線性激活函數(shù)），每個隱藏神經(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)量一般可由具體問題確定。隱層的層數(shù)和神經(jīng)元的個數(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，但也越容易過合。逡逑Ｈｉｄｄｅｎ邋Ｌａｖｅｒ２逡逑

山東大學碩士學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將實數(shù)逡逑Ｒ映射到（0，１）區(qū)間，對于較小的數(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)于原點對稱；ＲｅＬＵ在正半軸是線性的，負半軸逡逑則不傳遞任何信息；Ｌｅａｋ－ＲｅＬＵ在負半軸有一個非０的小導(dǎo)數(shù)，不會令神經(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)消失問題，逡逑但一旦激活值進入負半?yún)^(qū)，那么導(dǎo)數(shù)就會為０，此時神經(jīng)元失活。Ｌｅａｋ－ＲｅＬＵ逡逑通過在負激活區(qū)域給一個小的梯度使神經(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：2766817