시장 예측값을 사용하여 포트폴리오를 위한 재귀강화학습 알고리즘의 성능 향상을 위한 연구

초록

최근, 자산 매매 및 포트폴리오에 인공지능을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 기존 재귀 강화학습(Recurrent Reinforcement Learning)을 기반으로 한 운용 모델의 성능을 향상시키 고자 자산들의 예측값을 사용한다. 예측값 사용 유무에 따른 재귀 강화학습의 성능을 비교분석을 통하여 예측값의 활용이 포트폴리오 운용 성능에 미치는 효과에 대해 분석하였다.