Model-Free Inference of Investor Preferences: A Relative Entropy IRL Approach

📄 arXiv: 2604.24280v1 📥 PDF

作者: Chen Xu

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-27

💡 一句话要点

提出基于相对熵逆强化学习的投资者偏好推断方法，无需已知转移概率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 逆强化学习 相对熵 投资者偏好 金融市场 K近邻 行为策略 奖励函数

📋 核心要点

  1. 传统逆强化学习方法在转移概率未知或难以获取的投资环境中面临挑战。
  2. 利用相对熵逆强化学习，从投资行为反推投资者奖励函数，无需已知转移概率。
  3. 采用K近邻方法应对数据稀疏性，并提出统计测试框架验证结果的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种使用相对熵逆强化学习（RE-IRL）框架，从观察到的投资行为和市场状况中恢复投资者奖励函数的方法。与传统的IRL算法不同，RE-IRL适用于转移概率未知或无法访问的环境。为了解决数据稀疏性问题，我们利用K近邻方法来估计观察到的行为策略。此外，我们提出了一个统计测试框架来评估估计结果的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在投资领域中，如何从观察到的投资者行为（例如买卖股票）和市场状况（例如股票价格）中推断出投资者的潜在偏好（即奖励函数）的问题。现有逆强化学习方法通常需要已知环境的转移概率，这在复杂的金融市场中往往难以获得或是不准确的。因此，如何在转移概率未知的情况下进行投资者偏好推断是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用相对熵逆强化学习（RE-IRL）框架。RE-IRL是一种不需要已知转移概率的逆强化学习方法，它通过最小化专家策略（即观察到的投资者行为）与学习策略之间的相对熵来学习奖励函数。这种方法假设投资者的行为是接近最优的，并且尽可能地遵循已知的市场规律。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集投资者的交易行为数据和相关的市场状况数据。2) 行为策略估计：使用K近邻方法估计观察到的投资者的行为策略，以应对数据稀疏性问题。3) 奖励函数学习：使用RE-IRL算法，基于估计的行为策略和市场状况数据，学习投资者的奖励函数。4) 结果验证：使用统计测试框架评估学习到的奖励函数的有效性和鲁棒性。

关键创新：该论文的关键创新在于将RE-IRL应用于投资者偏好推断问题，并结合K近邻方法处理数据稀疏性。与传统的需要已知转移概率的逆强化学习方法相比，RE-IRL更适用于实际的金融市场环境。此外，提出的统计测试框架为评估学习结果的可靠性提供了保障。

关键设计：K近邻方法的具体实现需要选择合适的距离度量和K值，以平衡估计的准确性和鲁棒性。RE-IRL算法需要选择合适的相对熵度量和优化算法，以保证学习的效率和收敛性。统计测试框架需要设计合适的统计量和显著性水平，以评估学习结果的有效性和鲁棒性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出了一种基于相对熵逆强化学习的投资者偏好推断方法，无需已知转移概率，更贴近实际金融市场环境。通过结合K近邻方法处理数据稀疏性，并采用统计测试框架验证结果的有效性，提升了模型在实际应用中的可靠性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风险管理、投资组合优化、个性化投资建议等领域。通过了解投资者的偏好，金融机构可以更好地评估投资风险，设计更符合投资者需求的投资产品，并提供更精准的投资建议。此外，该方法还可以用于分析市场参与者的行为模式，从而更好地理解市场动态。

📄 摘要（原文）

We present a framework using Relative Entropy Inverse Reinforcement Learning (RE-IRL) to recover investor reward functions from observed investment actions and market conditions. Unlike traditional IRL algorithms, RE-IRL is employed to account for environments where transition probabilities are unknown or inaccessible. To address the challenge of data sparsity, we utilize a $K$-nearest neighbor approach to estimate the observed behavior policy. Furthermore, we propose a statistical testing framework to evaluate the validity and robustness of the estimated results.