深層強化学習を用いた株式取引エージェントの進化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-5

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Evolution of Trading Agents by means of Deep Reinforcement Learning

著者名: 渡邊 順一朗(大阪府立大学),森 大典(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学)

著者名(英語): Junichiro Watanabe|Daisuke Mori|Naoki Mori|Keinosuke Matsumoto

キーワード: 深層強化学習|株取引エージェント|デイトレードデイトレード|Deep Reinforcement Learning|Stock Trading Agent|Day Trading

要約(日本語): 近年，多くの証券会社がオンライントレードサービスを提供するようになったことから，株式市場の情報取得が容易になりデイトレーダが急増している．しかし，その膨大な情報を即座に解析し，株式取引戦略に適用することは非常に困難とされている．そこで，株式市場の情報を計算機によって処理し，自動的に株式取引をする手法が盛んに研究されている．筆者らは，進化型計算の一種である遺伝的プログラミングを用いて株式取引戦略を構築してきたが，今回は深層強化学習を用いて，株式取引戦略を獲得する．

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