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アイテム
深層強化学習による株式投資戦略における最適な機会損失評価のための適応的な報酬設計
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222801
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2228015846ea81-ab66-4321-ad18-c402136a1c3b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MPS22141019.pdf (344.4 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-12-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層強化学習による株式投資戦略における最適な機会損失評価のための適応的な報酬設計 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Adaptive Reward Design for Optimal Opportunity Loss Assessment in Stock Investment Strategies Using Deep Reinforcement Learning | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo City University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo City University | ||||||||||
| 著者名 |
井上, 修一
× 井上, 修一
× 穴田, 一
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| 著者名(英) |
Shuichi, Inoue
× Shuichi, Inoue
× Hajime, Anada
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，機械学習の発展に伴い深層強化学習を用いた金融取引戦略を構築する研究が精力的に行われている．我々のこれまでの研究では，取引エージェントの「買い」「売り」，及び「様子見」といった行動に対し機会損失を考慮した報酬を与えていた．しかし，すべての期間で十分な利益を上げられているわけではなかった．これは，銘柄固有の価格変動の存在や金融市場の状態によって，最適な機会損失評価のため報酬計算に用いる期間が異なることによるものだと考えられる．そこで本研究では，機会損失評価のための期間が相場の局面によって適応的に変化する報酬を提案し，その有効性を確認する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2022-MPS-141, 号 19, p. 1-2, 発行日 2022-12-05 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
