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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,814 - 1,825 (12page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2022.25.12.1814
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Quant Investment research has become more active with the development of deep learning technology. In this paper, we propose an auto-selling model based on reinforcement learning higher returns using Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) high-priced predictive models. The proposed model adjusts the immediate compensation and delay compensation values by applying the predicted high price to the compensation function. In addition, we compared the automatic trading model of the closing price with the automatic trading model applied with the auxiliary index value. As a result of the experiment, the maximum return of the proposed model was higher, and based on this, it was concluded that the expensive atuomatic trading model generates higher profits than the existing automatic trading model.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. Wang, Z. Zhuang, and L. Feng, uIntelligent Optimization Based Multi-Factor Deep Learning Stock Selection Model and Quantitative Trading Strategy," Mathematics, Vol. 10, No. 4, pp. 1-19, 2022.
Y. Song, J.W. Lee, and J. Lee, "Performance Evaluation of Price-based Input Features in Stock Price Prediction using Tensorflow", KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 23, No. 11, pp. 625-631, 2017.
V. Mnih, H. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Graves, I. Antonoglou, D. Wierstra, and M. Riedmiller, “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning", arXiv Preprint, arXiv. 1312.5602, 2013.
S.H. Gu and S.Y. Jang, “A Simulation Study of the Investment Strategy in Stockson Fundamental Analysis", Korea Citation Index, Vol. 29, No. 2, pp. 53-64, 2012.
W.S. Lee, “A Deep Learning Analysis of the KOSPI's Directions", Journal of the Korean Data and Information Science Society, Vol. 28, No. 2, pp. 287-295, 2017.
Y. Song, J.W. Lee, and J. Lee, "Performance Evaluation of Price-based Input Features in Stock Price Prediction using Tensorflow", KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 23, No. 11, pp. 625-631, 2017.
V. Mnih, H. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Graves, I. Antonoglou, D. Wierstra, and M. Riedmiller, “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning", arXiv Preprint, arXiv. 1312.5602, 2013.
S.H. Gu and S.Y. Jang, “A Simulation Study of the Investment Strategy in Stockson Fundamental Analysis", Korea Citation Index, Vol. 29, No. 2, pp. 53-64, 2012.
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