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문제 정의
- 그러나 하루의 주가 데이터를 그림 3에서의 (a) 단계로 간주하면(이 경우 에피소드의 길이는 1이 된다), 상태와 보상에 대한 일련의 사례만으로도 Monte Carlo 알고리즘의 적용이 가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 정책과 행위는 학습 입력의 일부로만 간주하고, 학습의 목표를 주가 추세의 현재 상태에 대한 가치도의 평가로 국한한다.
- 본 논문에서는 주가 추세의 현재 상태를 평가하기 위해 강화 학습 모형을 도입하였고, Monte Carlo 알고리즘의 신경망 구현에 의해 가치도 함수의 효용성을 검증하였다. 이 방식에 의해 산출된 가치도는 그 값 자체가 해당 주식의 기대 변화율에 비례한다는 점에서, 이진 매매 신호(signa】)의 발생에 주력하는 기존의 경제학적 기술지수와 구별된다.
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