強化学習と重要度指標を用いた遺伝的ネットワークプログラミングによる株式売買モデル
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概要
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Genetic Network Programming (GNP) is an evolutionary computation which represents its solutions using graph structures. Since GNP can create quite compact programs and has an implicit memory function, it has been clarified that GNP works well especially in dynamic environments. In addition, a study on creating trading rules on stock markets using GNP with Importance Index (GNP-IMX) has been done. IMX is a new element which is a criterion for decision making. In this paper, we combined GNP-IMX with Actor-Critic (GNP-IMX&AC) and create trading rules on stock markets. Evolution-based methods evolve their programs after enough period of time because they must calculate fitness values, however reinforcement learning can change programs during the period, therefore the trading rules can be created efficiently. In the simulation, the proposed method is trained using the stock prices of 10 brands in 2002 and 2003. Then the generalization ability is tested using the stock prices in 2004. The simulation results show that the proposed method can obtain larger profits than GNP-IMX without AC and Buy&Hold.
- 2007-07-01
著者
-
間普 真吾
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
古月 敬之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda University
-
Hu J
早稲田大 大学院情報生産システム研究科
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
-
間普 真吾
早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科
-
間普 真吾
早稲田大学大学院 情報生産システム研究科
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