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RLS기반 Natural Actor-Critic 알고리즘을 이용한 트레이딩 전략

Trading Strategy Using RLS-Based Natural Actor-Critic algorithm

한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호, 2005 Nov. 01, 2005년, pp.238 - 241  

강대성 (고려대학교 제어계측공학과) ,  김종호 (고려대학교 제어계측공학과) ,  박주영 (고려대학교 제어계측공학과) ,  박경욱 (고려대학교 경영학과)

초록
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최근 컴퓨터를 이용하여 효과적인 트레이드를 하려는 투자자들이 늘고 있다. 본 논문에서는 많은 인공지능 방법론 중에서 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 효과적으로 트레이딩하는 방법에 대해서 다루려한다. 특히 강화학습 중에서 natural policy gradient를 이용하여 actor의 파라미터를 업데이트하고, value function을 효과적으로 추정하기 위해 RLS(recursive least-squares) 기법으로 critic 부분을 업데이트하는 RLS 기반 natural actor-critic 알고리즘을 이용하여 트레이딩을 수행하는 전략에 대한 가능성을 살펴 보기로 한다.

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