[논문 리뷰] A Deep Reinforcement Learning Library for Automated Stock Trading in Quantitative Finance
https://paperswithcode.com/ 에서 Finance를 검색했을 때, FinRL이 가장 상위에 있어, 호기심을 갖게 되었고 해당 논문을 리뷰하기로 함. 1. Introduction 최근에 Deep Reinforcement Learning이 점점 더 많이 사용되고 있는데, 주식 거래에 있어서 실용적인 Deep Reinforcement Learning 에이전트를 학습 및 개발시키려면 많은 시간과 비용이 발생하며, 오류가 나기도 쉬움. 이를 위해 SOTA의 DRL 알고리즘들(DQN, DDPG, PPO, SAC, A2C, TD3, etc)을 fine-tuning 하여 라이브러리 형태로 제공하여 사용자들이 오랜 시간 힘든 개발 과정을 거치지 않고 쉽고 빠르게 DRL 알고리즘을 통해 자신만의 Sto..
2022. 9. 24.
