著者

松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 昱

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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複利型強化学習は,複利のリターンに基づいて強化学習を行う枠組みであり,ファイナンスへの応用に適している. 本論文では,複利型強化学習を国債銘柄を選択する問題へ適用し,その結果を報告する. 具体的には,国債銘柄選択問題を債務不履行(デフォルト)確率と利回りに基づいてバンディット問題として定式化する方法について述べ,複利型Q学習をこの問題に適用した実験結果を報告する.