다중 에이전트 Q-학습 구조에 기반한 주식 매매 시스템의 최적화
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김유섭 | - |
dc.contributor.author | 이재원 | - |
dc.contributor.author | 이종우 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T11:25:57Z | - |
dc.date.issued | 2004-04 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5905 | - |
dc.identifier.issn | 2734-0503 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/9633 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다. 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised learning)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다. | - |
dc.format.extent | 6 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 다중 에이전트 Q-학습 구조에 기반한 주식 매매 시스템의 최적화 | - |
dc.title.alternative | Optimization of Stock Trading System based on Multi-Agent Q-Learning Framework | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.11, no.2, pp 207 - 212 | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | - |
dc.citation.volume | 11 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 207 | - |
dc.citation.endPage | 212 | - |
dc.identifier.kciid | ART000950714 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Q-학습(Q-learning) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 주식 매매(Stock Trading) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 다중 에이전트(Multi Agent) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 매수 신호(Buy Signal) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 매수 주문(Buy Order) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 매도 신호(Sell Signal) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 매도 주문(Sell Order) | - |
dc.identifier.url | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART000950714 | - |
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