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강화학습과 인스턴스 선택을 활용한 주식 거래 시점 최적화에 관한 연구 주식 거래의 과정은 순차적 의사결정 문제이다. 주식 시장은 매우 다양한 요소에 의해 영향을 받기 때문에 효과적인 거래 시점을 잡는 것은 쉽지 않다. 따라서 많은 연구자들이 주식 시장에서 높은 수익률을 달성하기 위해 머신러 닝이나 딥러닝을 이용하여 트레이딩 시스템을 구축하는 연구들이 늘어나고 있 다. 하지만 ...

강화학습과 인스턴스 선택을 활용한 주식 거래 시점 최적화에 관한 연구 주식 거래의 과정은 순차적 의사결정 문제이다. 주식 시장은 매우 다양한 요소에 의해 영향을 받기 때문에 효과적인 거래 시점을 잡는 것은 쉽지 않다. 따라서 많은 연구자들이 주식 시장에서 높은 수익률을 달성하기 위해 머신러 닝이나 딥러닝을 이용하여 트레이딩 시스템을 구축하는 연구들이 늘어나고 있 다. 하지만 지도 학습을 이용한 트레이딩 시스템의 경우 실시간으로 거래되는 주식 시장에 대처하기 힘들며 주가 데이터 자체의 노이즈가 커 학습에 어려움 이 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 거래 시점을 학습하고 기존의 트레 이딩 시스템의 한계점을 개선하는 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안한 트레 이딩 시스템은 DQN의 행동을 라벨링하고 인스턴스 선택을 통해 주가 데이터 의 노이즈를 효과적으로 처리한다. 제안된 시스템을 검증하기 위해 코스피에 상장된 72개 기업을 대상으로 실험을 진행했으며, 기존의 연구에서 진행되던 지도학습 트레이딩 시스템과 강화학습 트레이딩 시스템과 성과를 비교하여 평 가한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 트레이딩 시스템이 기존의 트레이딩 시스템들보다 효과적인 트레이딩 시스템임을 검증했다. 주제어(키워드,색인어) 지도학습(Supervised learning), 강화학습(Reinforcement learning), DQN Action Instance Selection Trading system, DQN

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