الگوی مبتنی بر یادگیری تقویتی برای ارزیابی ریسک دارایی های مالی سازمانی و تصمیم گیری هوشمند

این مطالعه کاربرد یادگیری تقویتی (RL) را در ارزیابی ریسک دارایی های مالی مورد بحث قرار می دهد. به خصوص چگونه می توان توانایی پیش بینی ریسک و بهینه سازی پرتفوی دارایی را از طریق عملی ق بهبود بخشید. مدل یادگیری تقویتی (DRL) روش های سنتی ارزیابی ریسک مالی اغلب قادر به انجام این کار نیستند به طور موثر با تغییرات پویا و پیچیدگی های بازار مالی، اما فناوری RL مقابله می کند. راه حل های نوآورانه برای مدیریت ریسک مالی مدرن با استفاده از تعدیل بالدرنگ و مکانیسم سازگاری این مقاله به طور تجربی مزایای مدل های DRL را در بهبود تایید می کند. پیش بینی دقت و کارایی مدیریت ریسک و تاثیر بالقوه فناوری هوش مصنوعی در بخش مالی یافته ها نشان می دهد که با وجود چالش هایی مانند کیفیت داده ها و تفسیر مدل، استفاده از فناوری هوش مصنوعی مدیریت ریسک دقیق تر و انعطاف پذیرتری را برای موسسات مالی فراهم می کند. ابزارها، باعث توسعه بیشتر فینتک می شوند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، یادگیری تقویتی عمیق ، ارزیابی ریسک مالی ، بهینه سازی پورتفوی