한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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시장 예측값을 사용하여 포트폴리오를 위한 재귀 강화학습 알고리즘의 성능 향상을 위한 연구

A Study on Performance Improvement of Recurrent Reinforcement Learning Algorithm for Portfolio Using Market Forecast

  • 강문주 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이주홍 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 안준규 (인하대학교 컴퓨터공학과)
  • Kang, Moon-Ju (Dept of Computer Engineering, Inha University) ;
  • Lee, Ju-Hong (Dept of Computer Engineering, Inha University) ;
  • Ahn, Jungyu (Dept of Computer Engineering, Inha University)
  • 발행 : 2018.05.11
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초록

최근, 자산 매매 및 포트폴리오에 인공지능을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 기존 재귀 강화학습(Recurrent Reinforcement Learning)을 기반으로 한 운용 모델의 성능을 향상시키고자 자산들의 예측값을 사용한다. 예측값 사용 유무에 따른 재귀 강화학습의 성능을 비교분석을 통하여 예측값의 활용이 포트폴리오 운용 성능에 미치는 효과에 대해 분석하였다.

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