情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

近年，人工知能を用いた投資戦略に関する研究が行われている．しかし，株価や為替には多くの変動要因があるため，人工知能による適切な投資戦略の構築は困難である．そこで本研究では，相関性の強い2つの金融商品に対して，売りと買いの両方を同時に行う取引方法を考える．これらは概ね同じような値動きをし，価格差が拡大しても元に戻りやすい性質があり，この価格差から利益を狙うことができる．この取引では，株価で考えられるような変動要因の大部分が相殺される．このように本研究では，状況を簡略化した上で，深層強化学習によって投資戦略を獲得するモデルを構築した．そして，現実の市場における価格データを用いて有用性を確認した．