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RLTA: Implementation of AI Stock Trading using Reinforcement Learning

RLTA: 강화학습을 이용한 AI 트레이딩 구현

  • Min-Ji Kang (Dept. of Systems Management Engineering, SungKyunkwan University) ;
  • Yun-Jeong Choi (Interdisciplinary Major in Artificial Intelligence, Seoul National University) ;
  • JiSung Lee (Dept. of Air Transportation and Logistics, Hanseo University) ;
  • Gyuyoung Lee (Graduate School of Information Security, KAIST)
  • 강민지 (성균관대학교 시스템경영공학과) ;
  • 최윤정 (서울대학교 연합전공 인공지능) ;
  • 이지성 (한서대학교 항공교통물류학부) ;
  • 이규영 (한국과학기술원 전산학부 정보보호대학원)
  • Published : 2023.11.02

Abstract

인류는 주가를 과학적으로 예측하기 위해 수많은 학문적 노력을 기울여왔지만, 아직까지도 풀지 못한 난제로 남아 있다. 이에 본 연구에서는 깊은 수학적 원리에 기반하고 알파고 등에서 인간을 능가하는 성능을 보여준 강화학습 기술을 주식 트레이딩에 적용한 RLTA 모델을 제안하고, 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.

Keywords