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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Grill, Alexander
Titel:
Reinforcement Learning for dynamic Investment Strategies.
Übersetzter Titel:
Reinforcement Learning für dynamische Investmentstrategien.
Abstract:
Reinforcement Learning, specically the field of Deep Reinforcement Learning, has gained increasing interest over the past ten years due to its ability to find optimal controls in a stochastic environment that can achieve `super-human' performances. In this thesis, we analyse the application of model-free Q-Learning to derive expected utility-maximising investment and consumption strategies for an investor with a finite planning horizon for two different underlying financial market models. Firs...     »
Aufgabensteller:
Prof. Dr. Rudi Zagst
Betreuer:
Michel Kschonnek
Jahr:
2021
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Finanzmathematik
Bearbeitungsbeginn:
15.03.2021
Bearbeitungsende:
06.10.2021
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