AIを活用したアルゴリズム取引の最適化: 物理学に基づいたニューラルネットワークの活用

本研究は、アルゴリズム取引の重要な分野である最適執行において、物理学に基づいたニューラルネットワークをハミルトン・ヤコビ・ベルマン（HJB）方程式の解決に適用することを検討しています。論文の新規性は、そのマルチトラジェクトリーアプローチにあり、合成データと実際のSPYデータの両方での検証は大きな貢献です。

• •この論文は、最適執行のためのHJB方程式に取り組むために、物理学に基づいたニューラルネットワークを使用しています。
• •本研究は、合成データと実際の市場データ（SPY）の両方を使用してアプローチを検証しています。
• •この研究は、アルゴリズム取引戦略の効率を改善する可能性を秘めています。