情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

複利型強化学習は、利益率の複利効果を最大化する強化学習の手法であり、特に、金融分野への応用が期待できる。複利型強化学習では、自分が保有する資産うちどれだけ投資するかを表す投資比率パラメーターが導入されている。従来の複利型強化学習では投資比率は0から1までの範囲に限定されているが、投資比率が1を超えるときは投資比率は外国為替証拠金取引におけるレバレッジと同じ意味を持つと考えることができる。そこで本論文では、複利型強化学習にレバレッジを導入し、投資比率が1を超えるときの投資比率の学習方法を提案する。また、実験により提案手法の有効性を確認する。