The Construction of High Frequency Trading Strategy via Reinforcement Learning
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- KOBAYASHI Hiroyuki
- Department of Systems Innovation, School of Engineering, the University of Tokyo
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- IZUMI Kiyoshi
- Department of Systems Innovation, School of Engineering, the University of Tokyo
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- MATSUSHIMA Hiroyasu
- Department of Systems Innovation, School of Engineering, the University of Tokyo
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- SAKAJI Hiroki
- Department of Systems Innovation, School of Engineering, the University of Tokyo
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- SHIMADA Takashi
- Department of Systems Innovation, School of Engineering, the University of Tokyo
Bibliographic Information
- Other Title
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- 強化学習による高頻度取引戦略の構築
Abstract
<p>近年ゲームAI の領域の成功により強化学習の研究が活性化し, 金融市場においても将来価格の予測に留まらず取引戦略をシステマティックに開発するための枠組みとして強化学習のアプローチに注目が集まっている. 本研究では東京証券取引所に上場する銘柄のティックデータから高頻度取引戦略を構築するための強化学習アルゴリズムを提案する. ニューラルネットワークを関数近似器として利用した強化学習により日本株市場のトレーディング戦略の構築を行い, 戦略の収益性をバックテストで確認する.</p>
Journal
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- JSAI Technical Report, Type 2 SIG
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JSAI Technical Report, Type 2 SIG 2020 (FIN-024), 129-, 2020-03-14
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390012733492236288
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- ISSN
- 24365556
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
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- Abstract License Flag
- Allowed