AHPを導入したProfit Sharingエージェントによる株式売買に関する研究(セッション2)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究は、株式売買において、AHPを導入した強化学習エージェントが、Profit Sharingを用い、その行動に対する評価から、行動ルールの重みを更新し、ルールの重みに従って行動を決定し売買を行う。Profit Sharingを用いることで、目標達成時にのみスタートからゴールまでに選択したルールを一括して更新することができる。強化学習だけでは売買効率が悪いため、AHPをエージェントに導入することで、選択肢に対する人間の主観的評価を数値化し、強化学習の効率を向上させる。AHPからの重みを学習の進行につれて減衰させる合成比減衰法により、知識導入による強化学習への悪影響を抑制でき、有用かつ効率的な売買を可能にする。
2006-05-25

著者

関連論文

スポンサーリンク