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Suggestion of Strategy for the Automation of Stocks Based on Reinforcement Learning
강화학습 기반 주식 자동 매매 모델 전략 제안

대한산업공학회지 = Journal of Korean institute of industrial engineers, v.47 no.4, 2021년, pp.399 - 405  

Hwang, Hohyun ,  Kim, YongHoon ,  Lee, YoungHoon

초록이 없습니다.

참고문헌 (20)

  1. Adebiyi, Ayodele Ariyo, Adewumi, Aderemi Oluyinka, Ayo, Charles Korede. Comparison of ARIMA and Artificial Neural Networks Models for Stock Price Prediction. Journal of applied mathematics (JAM), vol.2014, 1-7.

  2. Adebiyi, A. A. (2014), Stock Price Prediction Using the ARIMA Model, 2014 UKSim-AMSS 16th International Conference on Computer Modelling and Simulation, IEEE. 

  3. 10.1007/978-981-10-8201-6_5 

  4. Barto, A. G., Sutton, R. S., Anderson, C. W.. Neuronlike adaptive elements that can solve difficult learning control problems. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, vol.smc13, no.5, 834-846.

  5. Chen, Sheng, He, Hongxiang. Stock Prediction Using Convolutional Neural Network. IOP conference series. Materials science and engineering, vol.435, 012026-.

  6. Deng, Yue, Bao, Feng, Kong, Youyong, Ren, Zhiquan, Dai, Qionghai. Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading. IEEE transactions on neural networks and learning systems, vol.28, no.3, 653-664.

  7. Fan, J., Wang, Z., Xie, Y., and Yang, Z. (2019), A Theoretical Analysis of Deep Q-Learning, Proceedings of Machine Learning Research, arXiv preprint arXiv:1901.00137. 

  8. 10.1609/aaai.v30i1.10295 Hasselt, H., Guez, A., and Silver, D. (2016), Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning, Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 30(1). 

  9. Knox, W. and Stone, P. (2010), Combining Manual Feedback with Subsequent MDP Reward Signals for Reinforcement Learning, 9th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, AAMAS. 

  10. Konda, V. R. and Tsitsiklis, J. N. (2000), Actor-Critic Algorithms, In Advances in Neural Information Proceeding Systems, Neural Information Processing Systems, 1008-1014. 

  11. Lee, J.-H. (2017), Stock Price Prediction Model Using Deep Learning, Soongsil University. 

  12. Lee, J.-W. (2001), Stock Price Prediction Using Reinforcement Learning, 2001 IEEE International Symposium on Industrial Electronics Proceedings (Cat. No.01TH8570). 

  13. Lee, J.-W., Kim, S.-D., Lee, J.-W., and Chae, J.-S. (2002), R-Trader : An Automatic Stock Trading System based on Reinforcement Learning, Journal of KISS : Software and Applications, 29(1112), 785-794. 

  14. Li, S., Bing, S., and Yang, S. (2018), Distributional Advantage Actor-Critic, arXiv preprint arXiv:1901.00137. 

  15. 10.1007/978-3-319-63004-5_2 

  16. Shen, S. and Jiang, H. (2012), Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms, Citeseer. 

  17. Silver, D., Lever, G., Heess, N., Degris, T., Wierstra, D., and Riedmiller, M. (2014), Deterministic Policy Gradient Algorithms, International Conference on Machine Learning, 32(1), 387-395. 

  18. Singh, Ritika, Srivastava, Shashi. Stock prediction using deep learning. Multimedia tools and applications, vol.76, no.18, 18569-18584.

  19. Won, J.-M., Hwang, H.-S., Jung, Y.-H., and Park, H.-D. (2018), Stock Price Prediction Technique Using Technical Analysis Index and Deep learning, Proceedings of KIIT Conference, 404-405. 

  20. Xiong, Z., Liu, X.-Y., Zhong, S., Yang, H., and Walid, A. (2018), Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading, Neural Information Processing Systems, arXiv preprint arXiv:1811.07522. 

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