주식투자 분야에서 강화학습 효과를 차별화하는 요인들
2020-03-26 • rltrader • stock, 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.
주식투자 강화학습 절차(process)
2020-03-26 • rltrader • stock, 주식투자, reinforcement learning, rl, 강화학습, process, 절차 • 2 min read
강화학습은 환경, 에이전트, 신경망이 서로 상호작용하면서 학습을 수행하기 때문에 그 과정이 일반적인 머신러닝보다 복잡합니다. 여기서는 주식투자를 위한 강화학습 절차를 순서도와 함께 살펴봅니다.
강화학습을 이용한 주식투자란?
2020-03-21 • rltrader • stock, 주식, reinforcement learning, 강화학습 • 4 min read
이전 장에서 현재까지의 강화학습은 주로 게임용 인공지능에 사용됐다고 했습니다. 그러나 강화학습이 적용될 수 있는 범위는 무궁무진합니다. 이번 장에서는 주식투자에 강화학습을 적용하는 방법을 알아보겠습니다.
파이썬과 케라스를 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 - 퀀트 투자, 알고리즘 트레이딩을 위한 최첨단 해법 입문
2018-05-31 • rltrader • 강화학습, 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝, 알고리즘, 알고리즘 트레이딩, 주식, 주식투자, 퀀트 • 1 min read
강화학습은 스스로 학습하는 머신러닝 기법으로서 주식 데이터 학습에 잘 적용되는 기법입니다. 이 책은 파이썬을 이용한 강화학습 기반의 주식투자 시뮬레이션 프로그램을 개발하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 이론과 코드 수준에서 상세한 설명을 덧붙였습니다. 이 책을 통해 딥러닝과 강화학습을 이해하고 이를 주식투자를 비롯한 다양한 도메인에서 활용할 수 있을 것입니다.