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アイテム
深層強化学習による機会損失を考慮した株式投資戦略の構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216550
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216550d0b0a367-8b4f-49f2-b61d-5cc735d1dea2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS22137004.pdf (382.5 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 | 2022-02-24 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層強化学習による機会損失を考慮した株式投資戦略の構築 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Deep Reinforcement Learning Based Stock Trading Strategy Considering Opportunity Loss | |||||||||
| 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 1 つである深層強化学習を用いた金融取引に関する研究が盛んにおこなわれている．これらの研究では，金融商品の売買数や複利計算を考慮したもの，入力に株価チャートを用いるものなど様々なアプローチがなされているが，すべての期間で利益を上げられていない．これは，機会損失を考慮できていないからだと考えられる．そこで，本研究では各行動に対する機会損失を深層強化学習での報酬に組み込み，株式投資において利益を上げるための最適な買いや売りのタイミングを学習するモデルを構築し，その有効性を示す． | |||||||||
| 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-137, 号 4, p. 1-2, 発行日 2022-02-24 |
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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 | |||||||||
