金融取引戦略獲得のための複利型深層強化学習

抄録

本論文では、深層強化学習を複利型に拡張した複利型深層強化学習を提案する。複利型深層強化学習は、報酬の替わりに利益率を観測し、利益率の複利効果を最大化する行動規則を学習する複利型強化学習において、行動価値関数をニューラル・ネットワークで表し、深層学習を用いて行動規則を学習する。また、金融商品（日本国債）の取引戦略の獲得に複利型深層強化学習を用いた例を示す。