022-16

第22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，株価や為替には多くの変動要因があるため，人工知能による適切な投資戦略の構築は困難である．そこで本研究では，日経225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，売りと買いの両方を同時に行う取引方法を考える．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，この取引では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．このように本研究では，この取引によって状況を簡略化した上で，深層強化学習によって投資戦略を獲得するモデルを構築した．そして，現実の市場における過去の価格データを用いて本モデルの有用性を確認した．

キーワード†

深層強化学習, NT倍率取引, Deep learning, 取引戦略

論文†

SIG-FIN-022-16.pdf