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TWAP : 시간 분할 매수 주문 The shares are equally divided across time. WAP 주문은 주문한 수량을 장중 시간별로 나누어 체결시키는 알고리즘 매매 방법 과거 거래시간을 분석하여 현지 브로커 기준으로 장중 분할 체결함 시간분할 주문이라고 부름 장중 시장 평균 가격을 추구할 수 있는 가격 전략 그러나 시장 평균 가격을 보장하지는 않음 VWAP : 수량 분할 매수 주문 The Shares are traded at a price which closely tracks the VWAP. VWAP 주문은 주문한 수량을 장중에 나누어 체결시키는 알고리즘 매매 방법 과거 거래향을 분석, 현지 브로커 기준으로 거래량이 많을 때 많이, 적을 때 적게 배분하여 분할 체결. 수량 분할 ..

모델-프리 알고리즘에서 벗어나 환경 모델을 학습하는 알고리즘을 알아봤다. 이러한 종류의 알고리즘을 개발하도록 영감을 준 패러다임 변화릐 주요 원일을 살펴봤다. 모델을 다룰 떄 발견 할 수 있는 두 가지 주요 사례를 구분 모델을 사용해 다음 행동을 계획하거나 폴리시를 학습하는 방법을 알아봤다. 이 방법을 선택하는데 정해진 규칙은 없지만 일반적으로 행동의 복잡도, 관측공간, 추론 속도와 관련 있다. 다음으로 모델-프리 알고리즘의 장,단점을 조사하고 모델-프리 알고리즘과 모델-기반 학습을 결합해 모델-프리 알고리즘으로 폴리시를 학습하는 방법을 상세하게 알아봤다. 이방법은 이미지 같은 고차원 관측 공간에서 모델을 사용하는 새로운 방법을 보여줌 모델-기반 알고리즘과 관련된 모든 자료를 더 잘 파악하기 위해 ME-..

두가지 강화학습 문제 해결 방법의 장점을 결합한 방법을 알아봤다. 첫번째, Q-러닝 알고리즘 : 상태-행동 값을 추정해 최고의 다음 행동을 선택 두번째, 폴리시 그래디언트 알고리즘 : 그래디언트를 통해 예상 보상 폴리시를 최대화 두 접근법의 장,단점을 살펴봤고 대부분의 방법이 상호보완적이라는 것을 알게 됐다. 예를 들어 q-러닝 알고리즘은 샘플을 효율적으로 이용하지만 연속형 행동을 처리할 수 없다는 단점이 있다. 반면 폴리시 그래디언트 알고리즘은 더 많은 데이터가 필요해 샘플을 비효율적으로 이용하지만 연속형 행동을 처리할 수 있다는 장점이 있다. DPG메서드: q-러닝과 폴리시 그래디언트 기술을 결합 DPG 메서드는 결정론적 폴리시 deterministic policy를 예측해 q-러닝 알고리즘의 전역 ..

- 연속행동으로 에이전트를 제어하기 위해 폴리시 그래디언트 알고리즘을 로보스쿨이라는 환경이 적용 두가지 폴리시 그래디언트 알고리즘: TRPO, PPO 이알고리즘은 환경에서 샘플링한 데이터를 더 잘 활용하고 2개의 순차적 폴리시 분포의 차이를 제한하는 기술을 사용한다. 샘플효율성,견고함 robustness, 신뢰성 덕분에 TRPO와 PPO는 DOta 같은 매우 복잡한 환경에서도 사용할 수 있다. AC와 Reinforce뿐만 아니라 PPO와 TRPO는 확률적 그래디언트 알고리즘 이다. 폴리시 신경망은 연속형 에이전트를 어떻게 제어하는가? 그래디언트외의 함수 곡률을 사용하는것. 곡률 정보는 2차 미분을 계산해 구할 수 있다. 곡률값이 클수록 두 점 사이의 그레디언트가 급격하게 변화한다는 뜻이며, 예방책으로 상..