アクター・クリティックベースのエージェント向けの金融コンテキスト豊富な戦略：株式取引における深層強化学習アプローチ

arXiv:2610.32237v1 発表タイプ：新規 要旨：現代の金融市場において、大口取引の4分の3以上は、従来の人間トレーダーに比べて高い精度と速度を実現するための高度な取引戦略に基づくアルゴリズム取引によって執行されている。価格ベースの指標に焦点を当てた従来の戦略では、社会的センチメントや政治的不安定性、あるいは急激な経済変動といった現実世界の事象から生じる市場のダイナミズムを捉えるには不十分である。ディープ強化学習（DRL）の台頭とデータの入手可能性に伴い、こうした外部要因を取引戦略に組み込める、より効率的なアルゴリズムが求められている。DRLは、DRLエージェントが自動的に…