Building Trading Strategy Using Compound Reinforcement Learning in TradeStation
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- NAGASE Shun
- Chubu University
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- MATSUI Tohgoroh
- Chubu University
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- GOTO Takashi
- Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ, Ltd.
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- IZUMI Kiyoshi
- The University of Tokyo
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- CHEN Yu
- The University of Tokyo
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- TORIUMI Fujio
- The University of Tokyo
Bibliographic Information
- Other Title
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- TradeStation における複利型強化学習を用いたStrategy 構築
Abstract
<p>本論文では,株を実際に取引できるTradeStation において,複利型強化学習を用いて取引戦略を獲得する方法について述べる.従来のカブロボでは1 日に3 回プログラムが実行されるだけだったが,TradeStation では分足の価格情報が更新されるごとにプログラムが実行されるため,デイトレードを行うことができる.そこで,本論文では,これまで日次取引を対象に開発してきた手法をデイトレードに適用する方法を提案する.また,SPDR S&P 500 ETF Trust を対象とした実験結果を示す.</p>
Journal
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- JSAI Technical Report, Type 2 SIG
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JSAI Technical Report, Type 2 SIG 2014 (FIN-012), 13-, 2014-01-22
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390294740098297344
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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