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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投資戦略の構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220664
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2206644175b1f9-b616-458d-b809-5e48fbc37c4c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-4M-08.pdf (362.7 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
| 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投資戦略の構築 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大 | ||||||||||
| 著者名 |
井上, 修一
× 井上, 修一
× 穴田, 一
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，機械学習を用いた金融取引の分野に関する研究が精力的に行われている．中でも，深層強化学習を用いて金融取引戦略を構築する研究が精力的に行われている．これらは，金融商品の売買数の最適化や複利計算を考慮したもの，入力にチャート画像を用いるなど様々なアプローチを用いている．しかし，これらの研究ではエージェントの行動により発生する機会損失を考慮できていない．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 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 399-400, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
