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Deep Reinforcement Learning for Automated Stock Trading: An Ensemble Strategy 논문 리뷰

2020/12/15 - [논문/금융 관련 논문] - Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading 논문 리뷰 이전 글에서 좀 더 연구가 진행된 논문입니다. 이 논문은 2020년에 나왔으며 역시나 Columbia University에서 연구했습니다. 기존에 DDPG를 단일로 사용하는게 아니라 앙상블로 여러 RL 모델을 사용했습니다. ※ 1. Abstract -We train a deep reinforcement learning agent and obtain an ensemble trading strategy using three actor-critic based algorithms: Proximal Policy Optimization (..
논문/금융 관련 논문 2020. 12. 15. 14:20
Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading 논문 리뷰

※ 논문 : Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading ※ Columbia University // NIPS 2018 Workshop 이번에 리뷰할 논문은 NIPS 2018 Workshop에서 발표한 논문입니다. 이 논문은 DDPG를 사용하여 stock trading 전략을 optimize한 논문인데요. DDPG를 사용했다는 것 외에는 별다른 점은 없습니다. ※ 1. Abstract 1) We explore the potential of deep reinforcement learning to optimize stock trading strategy and thus maximize investment return. 2) 30 stoc..
논문/금융 관련 논문 2020. 12. 15. 13:56
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