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连续空间下VaR马尔可夫决策过程动态规划论文发布

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AI 综述

Xian Chen、Erick Delage、Weikai Wang发布学术论文,首次证明连续空间下风险价值马尔可夫决策过程(VaR MDPs)动态规划方程的有效性,覆盖有限时域与无限时域两类场景。 此前相关动态规划方程仅在有限状态与动作空间下被推导验证,连续空间场景长期未得到解决。该框架可用于刻画带VaR目标的最优执行问题的最优动态策略,解决了该领域的一个开放问题。

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报道时间线

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10月20日
  1. arXiv q-fin
    连续空间下风险价值马尔可夫决策过程的动态规划方法

    该研究首次证明了连续空间下风险价值马尔可夫决策过程(VaR MDPs)动态规划方程的有效性,覆盖有限时域与无限时域两类场景。此前相关动态规划方程仅在有限状态与动作空间下被推导验证,连续空间场景长期未得到解决。该框架可用于刻画带VaR目标的最优执行问题的最优动态策略,解决了该领域的一个开放问题。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。