지역 투자 정책을 이용한 강화학습 기반 동적 자산 할당 기법

Abstract

논문에서는 패턴 기반의 다수의 주가 예측 모델에 기반한 지역 투자자의 효율적인 결합을 통해, 거래 성능을 최대화 할 수 있는 동적 자산 할당 기법을 연구하였다. 각 예측 모델이 추천한 후보 종목에 효과적인 거래 대금 비율을 할당하는 메타 정책(meta policy)이라는 자산 할당 정책을 강화 학습 틀 내에서 정의하였다. 이를 위해 각 예측 모델의 추천 종목 수와 전체 자산 대비 주식 자금 비율을 동시에 활용하는 상태 공간을 설계하였다. 대한민국 주식 시장에 대한 시뮬레이션 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 자산 할당 정책은 기존의 고정 자산 할당 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 제시 하였다. 이는 강화학습을 통한 지역 투자자의 결합을 통해 의사 결정 문제에서 감독자 학습 기법으로 학습된 예측 모델의 시너지 효과를 거둘 수 있음을 의미한다.