프로젝트 소개
본 과제는 딥러닝의 강화 학습을 금융 자료에 적용해 주식·지수·환율 같은 금융 변수 예측 알고리즘을 고도화하는 연구임.
연구 목표는 (1) CNN, LSTM, Deep Q-Network(DQN)을 금융 시계열에 맞게 결합한 하이브리드 강화 학습 알고리즘 개발, (2) 확률적 경사하강법, 모멘텀, AdaGrad, Adam 등 매개변수 갱신 및 하이퍼파라미터 최적화, (3) GPU 컴퓨팅과 분산 학습으로 고속화 구현임. 기대 효과는 예측 정확도와 계산 속도 향상으로 실시간 trading 및 신규 금융상품까지 확장 가능함.