딥러닝기반 강화학습 모델 성능비교 – 국내 주식시장 사례연구

강화학습 모델은 투자자를 에이전트로 삼아 주식 차트 데이터(환경)에서 매수, 매도, 관망 행동을 수행하고, 이에 따른 손익률을 보상으로 받으며 학습하는 모델이다. 이 과정을 반복하여 투자자가 높은 수익률을 얻을 수 있는 투자 전략을 스스로 향상시킨다.

연구 결과, 딥러닝 기반 강화학습 모델의 주식시장 수익률은 주가 변동 추세에 영향을 받는다. 특히 주가가 상승 추세일 때 비교적 높은 수익률을 보이며, A3C 모델이 전반적으로 가장 높은 수익률을 나타냈다. 반면 하향 추세에서는 대부분의 모델에서 손실이 발생했다.

학술대회자료

저자정보: 우메모토 세이야 (Sunmoon University) 황석형 (Sunmoon University) 김응희 (Sunmoon University) 김수환 (Sunmoon University) 송경환 (Sunmoon University) 김민경 (Sunmoon University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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주식시장의 가격 예측은 다양한 분야에서 연구되어 왔으며, 특히 금융공학분야의 기본적, 기술적 분석이 대표적이다. 하지만, 주식종목, 업종, 시장, 경기 등과 같은 방대한 금융데이터의 종합적 분석과 안정적 투자전략을 학습하기 위해서는 딥러닝과 강 ... 전체 초록 보기

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