RLTrader의 설계

2020-03-29 • rltraderstock, 주식, reinforcement learning, 강화학습, design, 설계 • 4 min read

RLTrader는 여러 파이썬 모듈로 구성돼 있습니다. 주식투자 강화학습에서 필요한 참여 요소와 역할을 분석해 모듈로 묶었습니다. 모듈마다 나름의 역할을 담당하며 다른 모듈과 서로 연관 관계(association)가 있기도 합니다.

주식투자 강화학습 과정 확인의 필요성

2020-03-28 • rltraderstock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, visualize, 가시화 • 3 min read

주식투자 강화학습을 진행하면 정해진 환경에서 매순간 무작위로 행동을 결정하거나 신경망으로 행동을 결정한 다음, 에이전트가 결정된 행동을 수행하고 그 결과로 에이전트의 상태가 변경됩니다. 이번 절에서는 주식투자 강화학습 과정을 확인하는 방법을 다룹니다.

주식투자 분야에서 강화학습 효과를 차별화하는 요인들

2020-03-26 • rltraderstock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습 • 7 min read

주식투자 강화학습에서는 강화학습 모델을 다양하게 구성할 수 있습니다. 강화학습 모델에서 고려할 학습 데이터, 보상 규칙, 행동의 종류, 신경망 종류, 강화학습 기법 등을 달리할 수 있으며, 이에 따라 강화학습의 효과가 달라질 수 있습니다. 이렇게 다양한 차별화 요인이 존재하기 때문에 어떠한 강화학습 모델이 효과적으로 주식투자를 학습할 수 있을지는 다양한 실험과 비교 분석을 해야 알 수 있습니다.