A projekt célja mély-megerősítéses tanulási módszerek (deep reinforcement learning) alkalmazása és kísérleti vizsgálata pénzügyi matematikai problémákra. A projektmunka betekintést ad a pénzügyi piacok modellezésébe, kereskedési stratégiák optimalizálásába, kockázatkezelési megközelítésekbe, valamint a sztochasztikus modellek és gépi tanulás kapcsolatának kutatásába. A téma az elméleti háttér elsajátítása mellett szimulációk és numerikus kísérletek tervezésére és megvalósítására is kiterjed.
Hivatkozások
[1] Richard S Sutton, Andrew G Barto, et al. Reinforcement learning: An introduction, MIT Press, Cambridge, 1998.
[2] Paolo Guasoni, Zsolt Nika, and Miklós Rásonyi. Trading fractional Brownian motion. SIAM J. on Financial Mathematics, 10(3):769–789, 2019.