金融工程研究中心學術報告:Continuous-Time Mean--Variance Portfolio Selection: A Reinforcement Learning Framework
報告人:周迅宇教授,哥倫比亞大學工業工程及運籌學系劉氏家族金融工程講席教授以及FDT智能資產管理中心主任
時  間:2020.1.11(周六) 14:00-15:00
地  點:金融工程研究中心105學術報告廳
摘  要:We approach the continuous-time mean--variance (MV) portfolio selection with reinforcement learning (RL). The problem is to achieve the best tradeoff between exploration and exploitation, and is formulated as an entropy-regularized, relaxed stochastic control problem. We prove that the optimal feedback policy for this problem must be Gaussian, with time-decaying variance. We then establish connections between the entropy-regularized MV and the classical MV, including the solvability equivalence and the convergence as exploration weighting parameter decays to zero. Finally, we prove a policy improvement theorem, based on which we devise an implementable RL algorithm. We find that our algorithm  outperforms both an adaptive control based method and a deep neural networks based algorithm by a large margin in our simulations. This is a joint work with Haoran Wang.
報告人簡介:
周迅宇,哥倫比亞大學工業工程及運籌學系劉氏家族金融工程講席教授以及FDT智能資產管理中心主任,華東師范大學商學院客座教授,南京大學工程管理學院客座講席教授。1984年獲得復旦大學數學學士學位,1989年獲得復旦大學運籌學與控制論博士,時年24歲。 在1989至1991以及1991至1993年間分別于日本神戶大學以及多倫多大學擔任博士后研究員。從1993年起至2014年,在香港中文大學系統工程與工程管理系歷任助理教授,副教授,教授,講席教授,以及李卓敏金融工程講席教授。2007年至2016年間,在牛津大學數學研究所任野村數理金融講席教授,野村數理金融中心主任,以及數學和計算金融組主任。2014年至2016年間,擔任牛津-聶氏金融大數據實驗室主任。2016年至今,擔任哥倫比亞大學工業工程及運籌學系劉氏家族金融工程講席教授以及FDT智能資產管理中心主任。


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