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This work proposes an effective learning strategy by developing a stock auto-sell system based on reinforcement learning and comparing and analyzing it under various conditions. Based on PG, DQN, and A2C reinforcement learning techniques, reinforcement learning was implemented by determining the behavior of buying/selling/viewing networks at the end of the day and providing compensation. The experiment was conducted largely by dividing four conditions. We propose an effective reinforcement learning strategy through performance comparison by reinforcement learning technique, model stability comparison by variability in learning period, and performance comparison experiment by length of learning period of model.
#Reinforcement Learning #DQN #PG #A2C #Stock Forecasting

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (20)

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Adebiyi, A. A., Adewumi, A. O., and Ayo, C. K. (2014), Comparison of ARIMA and Artificial Neural Networks Models for Stock Price Prediction, Journal of Applied Mathematics, 2014, 1-7. google schola Adebiyi, A. A. (2014), Stock Price Prediction Using the ARIMA Model, 2014 UKSim-AMSS 16th International Conference on Computer Modelling and Simulation, IEEE. google schola Azhikodan, A. R., Baht, A. G. K., and Jadhav, M. V. (2019), Stock Trading Bot Using Deep Reinforcement Learning, Innovations in Computer Science and Engineering, 41-49. google schola Barto, A. and Sutton, R. (1983), Neuron-Like Elements that can Solve Difficult Learning Control Problems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 834-846. google schola Chen, S. and He, H. (2017), Stock Prediction Using Convolutional Neural Network, Artificial Intelligence Applications and Technologies (AIAAT 2018). google schola

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