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J-GLOBAL ID：202002245500152871   整理番号：20A1701571

人工市場と深層強化学習の融合による株式投資戦略学習

Learning stock trading strategy by fusion of artificial market and deep reinforcement learning

著者 (7件)： 前田巌 (東大) ,  松島裕康 (東大) ,  坂地泰紀 (東大) ,  和泉潔 (東大) ,  DEGRAW David (大和証券) ,  加藤惇雄 (大和総研) ,  北野道春 (大和総研)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.2L4-GS-13-04 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 高度な複雑系として知られる金融市場は,影響を与える要素の膨大さ,内部構造の非定常性,マーケットインパクトの存在といった要因により,予測が非常に難しい.これは近年目覚ましい発展を遂げた機械学習・深層学習手法を用いた場合でも同様で,金融市場予測は必ず不確かさを含んでしまい,不確かな予測に基づく投資判断は大きな損失や市場の不安定化の原因となる.本研究では,人工市場シミュレーションと深層強化学習の組み合わせにより,学習データの不足を補うとともにマーケットインパクトを考慮した学習を可能とし,上記の問題の解決を図った.基本的な単一市場のシミュレーション環境において実験を行い,提案手法の有効性が確認された.(著者抄録)

シソーラス用語： *株式投資 ,  株式市場 ,  戦略 ,  投資評価 ,  *強化学習 ,  機械学習 ,  *計算機シミュレーション ,  エージェントモデル ,  エージェント ,  学習モデル ,  ニューラルネットワーク ,  複合系
準シソーラス用語： *人工市場 ,  *投資戦略 ,  金融市場 ,  *市場予測 ,  *深層強化学習 ,  深層学習 ,  *エージェントベースシミュレーション ,  学習エージェント ,  CNN

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工市場 ,  深層強化学習 ,  融合 ,  株式投資 ,  戦略 ,  学習