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지역 투자 정책을 이용한 강화학습 기반 동적 자산 할당 기법 = A Dynamic Asset Allocation Method based on Reinforcement Learning Exploiting Local Traders
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학술지명
권호사항
발행연도
2005
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
693-703(11쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
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본 논문에서는 패턴 기반의 다수의 주가 예측 모델에 기반한 지역 투자자의 효율적인 결합을 통해, 거래 성능을 최대화 할 수 있는 동적 자산 할당 기법을 연구하였다. 각 예측 모델이 추천한 후보 종목에 효과적인 거래 대금 비율을 할당하는 메타 정책(meta policy)이라는 자산 할당 정책을 강화 학습 틀 내에서 정의하였다. 이를 위해 각 예측 모델의 추천 종목 수와 전체 자산 대비 주식 자금 비율을 동시에 활용하는 상태 공간을 설계하였다. 대한민국 주식 시장에 대한 시뮬레이션 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 자산 할당 정책은 기존의 고정 자산 할당 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 제시 하였다. 이는 강화학습을 통한 지역 투자자의 결합을 통해 의사 결정 문제에서 감독자 학습 기법으로 학습된 예측 모델의 시너지 효과를 거둘 수 있음을 의미한다.
더보기Given the local traders with pattern-based multi-predictors of stock prices, we study a method of dynamic asset allocation to maximize the trading performance. To optimize the proportion of asset allocated to each recommendation of the predictors, we design an asset allocation strategy called meta policy in the reinforcement learning framework. We utilize both the information of each predictor's recommendations and the ratio of the stock fund over the total asset to efficiently describe the state space. The experimental results on Korean stock market show that the trading system with the proposed meta policy outperforms other systems with fixed asset allocation methods. This means that reinforcement learning can bring synergy effects to the decision making problem through exploiting supervised-learned predictors.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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