Incorporating Cognitive Biases into Reinforcement Learning for Financial Decision-Making
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | He, Liu |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
De-Biasing Models of Biased Decisions: A Comparison of Methods Using Mortgage Application Data
di: Tenev, Nicholas
Pubblicazione: (2024)
di: Tenev, Nicholas
Pubblicazione: (2024)
Budget-Constrained Causal Bandits: Bridging Uplift Modeling and Sequential Decision-Making
di: Pillai, Abhirami
Pubblicazione: (2026)
di: Pillai, Abhirami
Pubblicazione: (2026)
Estimating the Value of Evidence-Based Decision Making
di: Abadie, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Abadie, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023)
Asymmetries in Financial Spillovers
di: Huber, Florian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huber, Florian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Post Reinforcement Learning Inference
di: Syrgkanis, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Syrgkanis, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bellman Calibration for $V$-Learning in Offline Reinforcement Learning
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Projection-Based ARIMA Framework for Nonlinear Dynamics in Macroeconomic and Financial Time Series: Closed-Form Estimation and Rolling-Window Inference
di: Liu, Haojie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Haojie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting the Price of Gold in the Financial Markets Using Hybrid Models
di: Rashidi, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rashidi, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
STEEL: Singularity-aware Reinforcement Learning
di: Chen, Xiaohong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Xiaohong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Synthetic Survival Control: Extending Synthetic Controls for "When-If" Decision
di: Han, Jessy Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Jessy Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning in High-frequency Market Making
di: Zheng, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Lecture Note on Offline RL and IRL, Part II: Foundations of Inverse Reinforcement Learning and Dynamic Discrete Choice Models
di: Kang, Enoch Hyunwook
Pubblicazione: (2026)
di: Kang, Enoch Hyunwook
Pubblicazione: (2026)
Machine Learning Who to Nudge: Causal vs Predictive Targeting in a Field Experiment on Student Financial Aid Renewal
di: Athey, Susan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Athey, Susan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Pricing in Supply Chains: Benchmarking Strategic Agent Behaviours under Realistically Simulated Market Conditions
di: Hazenberg, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hazenberg, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Making Interpretable Discoveries from Unstructured Data: A High-Dimensional Multiple Hypothesis Testing Approach
di: Carlson, Jacob
Pubblicazione: (2025)
di: Carlson, Jacob
Pubblicazione: (2025)
Winner's Curse Drives False Promises in Data-Driven Decisions: A Case Study in Refugee Matching
di: Bastani, Hamsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bastani, Hamsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeXposure-FM: A Time-series, Graph Foundation Model for Credit Exposures and Stability on Decentralized Financial Networks
di: Shu, Aijie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shu, Aijie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Management Decisions in Manufacturing using Causal Machine Learning -- To Rework, or not to Rework?
di: Schwarz, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schwarz, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asymptotic Theory for IV-Based Reinforcement Learning with Potential Endogeneity
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2021)
Inverse Reinforcement Learning with Just Classification and a Few Regressions
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Granular Framework for Construction Material Price Forecasting: Econometric and Machine-Learning Approaches
di: Lyu, Boge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Boge, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulation-Based Benchmarking of Reinforcement Learning Agents for Personalized Retail Promotions
di: Xia, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Policy Learning with Abstention
di: Sawarni, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sawarni, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
Policy Learning with Competing Agents
di: Sahoo, Roshni, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sahoo, Roshni, et al.
Pubblicazione: (2022)
Macroeconomic Forecasting and Machine Learning
di: Chi, Ta-Chung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chi, Ta-Chung, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning
di: Dong, Stella C.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Stella C.
Pubblicazione: (2025)
Causal Multi-Task Demand Learning
di: Gupta, Varun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gupta, Varun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dual Interpretation of Machine Learning Forecasts
di: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model Averaging and Double Machine Learning
di: Ahrens, Achim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahrens, Achim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal Machine Learning for Moderation Effects
di: Bearth, Nora, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bearth, Nora, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Uncertainty of Machine Learning Predictions in Asset Pricing
di: Liao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inference for Regression with Variables Generated by AI or Machine Learning
di: Battaglia, Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Battaglia, Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unemployment Dynamics Forecasting with Machine Learning Regression Models
di: Kim, Kyungsu
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Kyungsu
Pubblicazione: (2025)
Quantile-Optimal Policy Learning under Unmeasured Confounding
di: Chen, Zhongren, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zhongren, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Correlated Reward Models: Statistical Barriers and Opportunities
di: Cherapanamjeri, Yeshwanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cherapanamjeri, Yeshwanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-Fitting-Free Debiased Machine Learning with Multiway Dependence
di: Chen, Kaicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Kaicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Profit-Aligned CATE Estimation: Reconciling Policy Learning and Inference
di: Timoshenko, Artem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Timoshenko, Artem, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Poverty Targeting with Spatial Machine Learning: An application to Indonesia
di: Martinez, Rolando Gonzales, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martinez, Rolando Gonzales, et al.
Pubblicazione: (2025)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
di: Clarke, Paul S., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Clarke, Paul S., et al.
Pubblicazione: (2023)
Double Machine Learning for Causal Inference under Shared-State Interference
di: Hays, Chris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hays, Chris, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
De-Biasing Models of Biased Decisions: A Comparison of Methods Using Mortgage Application Data
di: Tenev, Nicholas
Pubblicazione: (2024) -
Budget-Constrained Causal Bandits: Bridging Uplift Modeling and Sequential Decision-Making
di: Pillai, Abhirami
Pubblicazione: (2026) -
Estimating the Value of Evidence-Based Decision Making
di: Abadie, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Asymmetries in Financial Spillovers
di: Huber, Florian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Post Reinforcement Learning Inference
di: Syrgkanis, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2023)