021-05

第21回研究会

NT倍率取引における深層強化学習を用いた投資戦略の構築†

著者†

常井祥太，穴田一(東京都市大学)

概要†

近年，人工知能を用いた投資戦略に関する研究が行われている．しかし，株価や為替は多くの変動要因があり，人工知能による適切な投資戦略の構築は困難である．そこで，日経平均株価先物とTOPIX先物のような相関性の強い2つの金融商品に対して，売りと買いの両建てをする取引方法を考える．これらは概ね同じような値動きをし，価格差が拡大しても元に戻りやすい性質があり，この価格差から利益を狙うことができる．また，株価で考えられるような価格変動要因の大部分が相殺されるため，価格差のみに着目した取引が可能になる．そこで本研究では，この取引における投資戦略を深層強化学習によって獲得するモデルを構築し，その有用性を確認した．

キーワード†

投資戦略, 深層強化学習, NT倍率取引, 人工知能, Deep Learning, Deep Q-Network

論文†

SIG-FIN-021-05.pdf