다중 에이전트 Q-학습 구조에 기반한 주식 매매 시스템의 최적화Optimization of Stock Trading System based on Multi-Agent Q-Learning Framework
- Other Titles
- Optimization of Stock Trading System based on Multi-Agent Q-Learning Framework
- Authors
- 김유섭; 이재원; 이종우
- Issue Date
- Apr-2004
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- Q-학습(Q-learning); 주식 매매(Stock Trading); 다중 에이전트(Multi Agent); 매수 신호(Buy Signal); 매수 주문(Buy Order); 매도 신호(Sell Signal); 매도 주문(Sell Order)
- Citation
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.11, no.2, pp 207 - 212
- Pages
- 6
- Journal Title
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
- Volume
- 11
- Number
- 2
- Start Page
- 207
- End Page
- 212
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/9633
- ISSN
- 2287-5905
2734-0503
- 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.
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