深層強化学習を利用した株式売買戦略の構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18098

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: 2018/09/27

タイトル(英語): Construction of stock trading strategy with Deep Reinforcement Learning

著者名: 造酒 裕貴(横浜国立大学),狩野 悌久(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学 )

著者名(英語): Yuki Miki(YOKOHAMA National University),yoshihisa Kano(YOKOHAMA National University),Tomoharu Nagao(YOKOHAMA National University)

キーワード: 深層強化学習|機械学習|株式売買戦略|deep reinforcement learning|machine learning |stock trading strategy

要約(日本語): 本稿では，深層強化学習を利用した株式売買戦略の構築手法を提案する．深層強化学習では，入力が高次元な場合でも教師を必要とせずに，過去の経験から将来の報酬を最大化するような行動規則の学習が可能である．本手法では，株価など時系列データから利益率を最大化するような売買戦略の学習を目的とし，売買株数の最適化も含め売買戦略の構築を行う．

要約(英語): In this paper, we propose a construction of stock trading strategy with deep reinforcement learning. We learn a trading strategy that maximizes profit ratio from time series data such as stock price. Furthermore, we construct a trading strategy including optimization of number of traded shares.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,975 Kバイト