インスタンスベース政策最適化を用いた株式取引におけるインスタンス設計に関する一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16050

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2016/12/02

タイトル(英語): A Consideration on Instance Design in Stock Trading using Instance-based Policy Optimization

著者名: 梁川 靖弘(東京理科大学),原田 拓(東京理科大学)

著者名(英語): Yasuhiro Yanagawa(Tokyo University of Science),Taku Harada(Tokyo University of Science)

キーワード: 株式取引|インスタンスベース政策最適化|機械学習|テクニカル指標|Stock Trading|Instance-based Policy Optimization|Machine Learning|Technical Indicators

要約(日本語): 株式取引を効果的に行うために，機械学習を適用する研究が行われている．本研究では，インスタンスベース政策最適化を適用する．インスタンスベース政策最適化では，インスタンス構造での状態および行動や，インスタンス集合を適切に設計することが重要である．そこで本論文では，インスタンスの設計が株式取引に与える影響を解析し，考察する．

要約(英語): Studies on a stock trading by applying machine learning algorithms have been actively performed. We apply Instance-based Policy Optimization for a stock trading. It is important to design a structure of a instance and instance sets appropriately. In this paper, we analyze and consider the influence instance design for a stock trading.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 658 Kバイト