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자료유형
학술저널
저자정보
하은규 (가천대학교) 김창복 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제4호(JKIIT, Vol.17, No.4)
발행연도
2019.4
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.4.1

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본 연구는 주가 기본 데이터와 기술 분석 데이터 그리고 주가 변동 요소 데이터를 이용하여, 트레이딩 행동예측을 위한 강화학습 모델을 구현하였다. 강화학습 모델은 에이전트를 인공신경망으로 사용하였으며, 환경은 현재 상태, 다음 상태, 행동, 보상, 에피소드 종료로 구축하였다. 본 연구는 세 가지 강화학습 모델을 구축하여 학습결과를 비교하였다. 첫 번째 모델은 버퍼의 학습 데이터를 랜덤하게 추출하고, 하나의 신공신경망으로 학습하였다. 두 번째 모델은 버퍼의 데이터를 순서적으로 추출하고, 두 개의 인공신경망으로 학습하였다. 세 번째 모델은 버퍼의 데이터를 랜덤하게 추출하고 두 개의 인공신경망으로 학습하였다. 실험 결과, 세 번째 방법이 근소하게 결과가 좋았으며, 학습 결과가 10배에서 1000배 까지의 이득을 남기는 행동을 하였다. 또한, 학습결과가 좋은 종목이 테스트 결과도 좋았으며, 이것은 종목별로 주가의 패턴에 기인한 것으로 추정된다.
#machine learning #reinforcement learning #deep learning #trading forecast #markov decision process

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 강화학습 모델
Ⅳ. 결과 및 비교
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
김광용 / 2008 / 인공지능시스템을 이용한 주가예측에 대한 연구 / 대한경영학회지 21(6):2421~2449 dbpia 이은진 / 2008 / 신경 회로망과 통계적 기법을 이용한 종합주가지수 예측 모형의 개발 / 전자공학회논문지 - CI 45(5):95~101 dbpia C. Hsu / 2011 / A hybrid procedure for stock price prediction by integrating self-organizing map and genetic programming / Expert Systems with Applications 38(11):14026~14036 google schola 이재원 / 2013 / 고변동 주가 패턴의 감독 학습에 기반한 주식 거래 시스템 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 19(1):23~29 dbpia T. Fischer / 2018 / Deep learning with long short-term memory networks for financial market prediction / The European Journal of Operational Research 270(2):654~669 google schola

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