Применение нейронных сетей в финансах

В данной работе рассматриваются возможности алгоритмов Deep Reinforcement Learning в области управления финансовым портфелем. В последние годы эта область получила огромное развитие из-за увеличения вычислительной мощности и увеличения исследований в области последовательного принятия решений с помощью теории управления. Управление портфелем - это процесс принятия решений о выделении определённой суммы денег на различные статьи финансовых инвестиций с целью максимизации прибыли при ограничении рисков. В работе исследуются основные понятия глубокого обучения, обучения с подкреплением, глубокого обучения с подкреплением. Также рассматриваются нужные сферы искусственного интеллекта в управлении финансами и проблему управления финансовым портфелем с помощью методов RL. В заключении приводится обзор некоторых примеров применения нейронных сетей в финансовой сфере.

Application of neural networks in financial sphere

This article discusses the capabilities of Deep Reinforcement Learning algorithms in the field of financial portfolio management. In recent years, this field has received tremendous development due to the increase in computing power and increased research in the field of sequential decision-making using control theory. Portfolio management is the process of making decisions about allocating a certain amount of money to various items of financial investments in order to maximize profits while limiting risks. This article explores the basic concepts of deep learning, reinforcement learning, and deep reinforcement learning. The necessary areas of artificial intelligence in financial management and the problem of managing a financial portfolio using RL methods are also considered. The article concludes with a review of some examples of the use of neural networks in the financial sphere.