[論文解説] 強化学習による高頻度取引戦略の構築 - Qiita

はじめに このアルゴリズムの最大の強みは、ローソクチャートを観測する予測と指値注文板を観測する執行戦略を分離し、強化学習によって執行戦略を強化させたところです。これは、売買決定から注文メッセージの送信、注文決定の動きに開きがあるからです。 論文の本文は以下のリンクから読めます。 データセットは一般公開されているFI-2010データセットを使用します。また、予想モデルは以下を使用します。 実装を行なった全編は以下より見ることができます。 ※環境の構築等自信がないので、修正点など是非ご指摘頂ければ幸いです。 強化学習アルゴリズム Ape-Xアルゴリズム Ape-Xは、代表的なoff-poicyであり、以下のモデルを加味したモデルです。 Double Q-learning(Double DQN) 優先度付き経験再生(Priority Experience Reply DQN) Dueling N

[misshiki]

“ローソクチャートを観測する予測と指値注文板を観測する執行戦略を分離し、強化学習によって執行戦略を強化させたところです。これは、売買決定から注文メッセージの送信、注文決定の動きに開きがあるから”