Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

Trading Strategy Using RLS-Based Natural Actor-Critic algorithm

RLS기반 Natural Actor-Critic 알고리즘을 이용한 트레이딩 전략

  • Kang Daesung (Dept. of Control & instrumentation Engineering, Korea University) ;
  • Kim Jongho (Dept. of Control & instrumentation Engineering, Korea University) ;
  • Park Jooyoung (Dept. of Control & instrumentation Engineering, Korea University) ;
  • Park Kyung-Wook (Dept. of Business Administration, Korea University)
  • 강대성 (고려대학교 제어계측공학과) ;
  • 김종호 (고려대학교 제어계측공학과) ;
  • 박주영 (고려대학교 제어계측공학과) ;
  • 박경욱 (고려대학교 경영학과)
  • Published : 2005.11.01
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Abstract

최근 컴퓨터를 이용하여 효과적인 트레이드를 하려는 투자자들이 늘고 있다. 본 논문에서는 많은 인공지능 방법론 중에서 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 효과적으로 트레이딩하는 방법에 대해서 다루려한다. 특히 강화학습 중에서 natural policy gradient를 이용하여 actor의 파라미터를 업데이트하고, value function을 효과적으로 추정하기 위해 RLS(recursive least-squares) 기법으로 critic 부분을 업데이트하는 RLS 기반 natural actor-critic 알고리즘을 이용하여 트레이딩을 수행하는 전략에 대한 가능성을 살펴 보기로 한다.

Keywords