SIG-FIN-012-13

第12回研究会

TradeStation における複利型強化学習を用いたStrategy 構築†

著者†

長瀬舜, 松井藤五郎（中部大学）, 後藤卓（株式会社三菱東京UFJ銀行）, 和泉潔, 陳ユ, 鳥海不二夫（東京大学）

概要†

本論文では，株を実際に取引できるTradeStation において，複利型強化学習を用いて取引 戦略を獲得する方法について述べる．従来のカブロボでは1 日に3 回プログラムが実行されるだけだっ たが，TradeStation では分足の価格情報が更新されるごとにプログラムが実行されるため，デイトレー ドを行うことができる．そこで，本論文では，これまで日次取引を対象に開発してきた手法をデイト レードに適用する方法を提案する．また，SPDR S&P 500 ETF Trust を対象とした実験結果を示す．

論文†

SIG-FIN-012-13.pdf