강화학습 트레이딩을 통한 시장 데이터의 비선형 관계 확인 가능성 연구Study on the possibility of identifying nonlinear relationship in market data through reinforcement learning for trading

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 242
  • Download : 0
강화학습을 포함한 머신러닝을 금융 시장에 접목하려는 시도가 활발하게 일어나고 있다. 그러나 금융 시장의 데이터는 시계열 특성을 가지며, 시간 도메인이 흐름에 따라 내재된 관계는 더욱 복잡해지게 된다. 금융 데이터가 가지는 이러한 속성을 고려하지 않은 채 접목을 시도한다면 해당 모델의 정상적인 작동은 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 에이전트가 강화학습 모델을 통해 학습한 의사결정을 바탕으로 트레이딩을 진행하고, 해당 결과에 따라 시장 데이터에 비선형 관계가 존재하는지 확인한다. 또한, 선형 관계가 존재하는지를 비교 분석하기 위해 같은 시장 데이터를 바탕으로 모멘텀 모델을 활용한다. 연구 결과, 주어진 기간 동안의 시장 데이터는 하루 단위의 짧은 도메인에서 비선형 관계를 갖는다는 것과 그보다 큰 시간 도메인에서는 선형 관계가 존재한다는 것을 확인하였다.
Advisors
Kim, Donggyuresearcher김동규researcher
Description
한국과학기술원 :금융공학프로그램,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2020
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학프로그램, 2020.2,[iv, 39 p. :]

Keywords

강화학습▼a머신러닝▼a트레이딩▼a모멘텀▼a비선형▼a선형▼a단기▼a장기▼a심층▼a순환; Reinforcement Learning▼aMachine Learning▼aTrading▼aMomentum▼aNon-linear▼aLinear▼aShort-term▼aLong-term▼aDeep▼aRecurrent

URI
http://hdl.handle.net/10203/284865
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=911571&flag=dissertation
Appears in Collection
KGSF-Theses_Master(석사논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0