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Poster Session 인공지능및 기계학습
심층강화학습을 활용한 암호화폐 트레이딩
Using deep reinforcement learning for cryptocurrency trading
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.204-207
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468763
원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 심층강화학습을 활용한 암호화폐 트레이딩 전략을 제안하고, 비트코인 시장 데이터를 통해 그 성능을 검증하였다. 강화학습 전략은 기술적 지표를 활용한 상태 공간과 PPO 알고리즘을 통해 구현하였 다. 실험 결과, 강화학습 전략이 Random Walk 전략과 Buy and Hold 전략에 비해 높은 누적 수익률을 달성하 였으며, 낮은 최대 낙폭을 기록하여 우수한 리스크 관리 능력을 보여주었다. 다만 시장의 높은 변동성으로 인해 샤프 비율 측면에서는 전략 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 강화학습의 암호화폐 트 레이딩 적용 가능성을 확인하였으며, 추가 검증을 통해 실용화 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 강화학습 트레이딩 실험 모델
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
강화학습 암호화폐 트레이딩 전략 PPO 알고리즘저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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