Geri Dön

Multi-armed bandit approach toportfolio choice problem

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 755910
  2. Yazar: GÜNEYKAN ÖZKAYA
  3. Danışmanlar: DR. JOS´E SU´AREZ LLED´
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Maliye, Economics, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Universitat de Barcelona
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 21

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In this paper, we combine several Multi-Armed bandit algorithms with methodologies from finance literature and apply it to portfolio choice problem. Our results show that when we combine bandit algorithms with methodologies that take account of the non-normal distribution of returns, portfolio performance improves. Our results show that if contextual bandit algorithms applied to portfolio choice problem, given enough context information about the financial environment, they can consistently obtain higher Sharpe ratios compared to classical methodologies, which translates to fully automated portfolio allocation framework. Keywords – UCB1, Thompson Sampling, Probabilistic Sharpe Ratio

Benzer Tezler

  1. Combinatorial multi armed bandits: Applications and analyses

    Kombınatorık çok kollu haydutlar: Uygulamalar ve analızler

    ANIL ÖMER SARITAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK

    YRD. DOÇ. DR. CEM TEKİN

  2. Riskten kaçınan çok kollu haydut problem

    Risk-averse multi-armed bandit problem

    MILAD MALEKIPIRBAZARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN

  3. An asymptotically optimal solution for contextual bandit problem in adversarial setting

    Çekişmeli ortamlarda bağlamsal haydut problemi için asimptotik olarak en uygun çözüm

    MOHAMMADREZA MOHAGHEGH NEYSHABOURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  4. Adaptive ambulance redeployment via multi-armed bandits

    Çok kollu haydutlar ile uyarlanabilir ambulans konumlandırma

    ÜMİTCAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM TEKİN

  5. Personalizing treatments via contextual multi-armed bandits by identifying relevance

    İlgi belirleyerek bağlamsal çok kollu haydutlar ile tedavileri kişiselleştirme

    CEM BULUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM TEKİN