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kaggle - "Deep Reinforcement Learning on Stock Data" 을 위해, 우선 특정 주식 데이터를 두고 RL 모델을 단계별로 적용해 보고자 합니다. (기초: SKKU RL 팀프로젝트 결과물)

kaggle - "Deep Reinforcement Learning on Stock Data" Deep Reinforcement Learning for Apple Stock Trading (ongoing)

프로젝트 개요

• 목적 : Deep Reinforcement Learning on Stock Data
• 작성자 : Insung-Lee (https://shippauljobs.blogspot.com/ )
• 작성일 : 2021.06.12 ~
• 특이 사항: SKKU 팀 프로젝트 결과물 (Apple 주식 DQN 모델 적용)을 기초로 함

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Reference

• Baseline : https://www.kaggle.com/itoeiji/deep-reinforcement-learning-on-stock-data

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내 용

• 1단계 :Kaggle 의 Baseline 으로 주어진 'chainer' 로 구현된 Deep Learning 기초 모델의 Pytorch 화

  • chainer 로 구현된 예제 모델을 torch 으로 변경
  • Visualization Code 구현 - (Candlestick 변경)

• 2단계: 적용 모델 알고리즘 단개별 개선

  • DQN (완료)
  • Double DQN
  • Dueling DDQN
  • A2C , A3C
  • .... (목표 : https://shippauljobs.blogspot.com/2021/04/reinforcement-learning.html)

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환경

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Contacts

• 관련 이슈는 이곳에 등록 하여 주시기 바랍니다. (https://github.com/shipjobs/Deep-Reinforcement-Learning-for-Stock-Trading-ongoing-/issues )

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License : MIT