Choix de portefeuille, coûts de transaction et apprentissage par renforcement

Les fonds communs de placement et les régimes de retraite gèrent en grande partie l’épargne des ménages canadiens en vue de leur retraite. Pour ce faire, ils construisent des portefeuilles diversifiés dans un grand nombre d’actifs. Les méthodes numériques à leur disposition pour allouer optimalement les fonds qui leur sont confiés posent des défis majeurs lorsque, outre la taille du portefeuille, il faut prendre en compte des coûts de transaction et des dynamiques de rendement qui fluctuent selon le cycle économique ou l’état des marchés financiers. Le projet de recherche développera des algorithmes fondés sur l’apprentissage profond et par renforcement, des méthodes d’apprentissage automatique dont la puissance de résolution est à même d’apporter des solutions à ces problèmes complexes. Ces recherches serviront aussi à hybrider les enseignements traditionnels en finance tant pour la formation initiale que pour la formation des cadres.

Faculty Supervisor:

René Garcia

Student:

Partner:

SKEMA Canada

Discipline:

Sociology

Sector:

Finance and Insurance; Artificial Intelligence

University:

Université de Montréal

Program: