深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
強化学習について学んでみた。（その1） - いものやま。
ゲームを作っていくときに必要となるのが、AIの作成。 変種オセロを作っているときにもいくつかの探索アルゴリズムを実装したけれど、盤面の評価については単純に「出来るだけ自分の色が多く、そして相手の色が少ない方がいい」としただけだった。 ただ、これだと辺や隅をとることの重要性をまったく理解できず、人に簡単に辺や隅を取られてしまう。 なので、途中までは実利が大きくても、最後には辺や隅の力で実利がひっくり返されるということがよく起きて、なかなか勝てなかったりする。 そこで、AIをより強くするには、盤面をより正確に評価できるようにする必要がある。 盤面の評価方法 盤面をどのように評価するかーーすなわち、盤面の評価関数をどのように作るかーーというのには、いくつかの方法が考えられる。 人の手による方法 まず考えられるのは、盤面の特徴的な値に対して、それぞれ評価の重みを決めておき、それらを掛けて合算した値
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