Near-Optimal MNL Bandits Under Risk Criteria

We study MNL bandits, which is a variant of the traditional multi-armed bandit problem, under risk criteria. Unlike the ordinary expected revenue, risk criteria are more general goals widely used in industries and bussiness. We design algorithms for a broad class of risk criteria, including but not limited to the well-known conditional value-at-risk, Sharpe ratio and entropy risk, and prove that they suffer a near-optimal regret. As a complement, we also conduct experiments with both synthetic and real data to show the empirical performance of our proposed algorithms.Comment: AAAI202

Data-Driven Robust Optimization

The last decade witnessed an explosion in the availability of data for operations research applications. Motivated by this growing availability, we propose a novel schema for utilizing data to design uncertainty sets for robust optimization using statistical hypothesis tests. The approach is flexible and widely applicable, and robust optimization problems built from our new sets are computationally tractable, both theoretically and practically. Furthermore, optimal solutions to these problems enjoy a strong, finite-sample probabilistic guarantee. \edit{We describe concrete procedures for choosing an appropriate set for a given application and applying our approach to multiple uncertain constraints. Computational evidence in portfolio management and queuing confirm that our data-driven sets significantly outperform traditional robust optimization techniques whenever data is available.Comment: 38 pages, 15 page appendix, 7 figures. This version updated as of Oct. 201

Solving Multi-objective Integer Programs using Convex Preference Cones

Esta encuesta tiene dos objetivos: en primer lugar, identificar a los individuos que fueron víctimas de algún tipo de delito y la manera en que ocurrió el mismo. En segundo lugar, medir la eficacia de las distintas autoridades competentes una vez que los individuos denunciaron el delito que sufrieron. Adicionalmente la ENVEI busca indagar las percepciones que los ciudadanos tienen sobre las instituciones de justicia y el estado de derecho en Méxic

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.This thesis considers a number of approaches to make machine learning algorithms better suited to the sequential nature of financial portfolio management tasks. We start by considering the problem of the general composition of learning algorithms that must handle temporal learning tasks, in particular that of creating and efficiently updating the training sets in a sequential simulation framework. We enumerate the desiderata that composition primitives should satisfy, and underscore the difficulty of rigorously and efficiently reaching them. We follow by introducing a set of algorithms that accomplish the desired objectives, presenting a case-study of a real-world complex learning system for financial decision-making that uses those techniques. We then describe a general method to transform a non-Markovian sequential decision problem into a supervised learning problem using a K-best paths search algorithm. We consider an application in financial portfolio management where we train a learning algorithm to directly optimize a Sharpe Ratio (or other risk-averse non-additive) utility function. We illustrate the approach by demonstrating extensive experimental results using a neural network architecture specialized for portfolio management and compare against well-known alternatives. Finally, we introduce a functional representation of time series which allows forecasts to be performed over an unspecified horizon with progressively-revealed information sets. By virtue of using Gaussian processes, a complete covariance matrix between forecasts at several time-steps is available. This information is put to use in an application to actively trade price spreads between commodity futures contracts. The approach delivers impressive out-of-sample risk-adjusted returns after transaction costs on a portfolio of 30 spreads