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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 659 - 668 (10page)
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Our study suggests an approach for deriving an intelligent portfolio trading strategy using deep Q-learning. In this approach, we introduce a Markov decision process model to enable an agent to learn about the financial environment and develop a deep neural network structure to approximate a Q-function. In addition, we devise three techniques to derive a trading strategy that chooses reasonable actions and is applicable to the real world. First, the action space of the learning agent is modeled as an intuitive set of trading directions that can be carried out for individual assets in the portfolio. Second, we introduce a mapping function that can replace an infeasible agent action in each state with a similar and valuable action to derive a reasonable trading strategy. Last, we introduce a method by which an agent simulates all feasible actions and learns about these experiences to utilize the training data efficiently.
목차
1. 서론
2. 연구 모형
3. 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
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