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강화 학습: 금융 분야에서의 포트폴리오 최적화

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 금융 분야, 특히 포트폴리오 최적화에 RL을 적용하면 시장의 변동성에 적응하고 투자 전략을 동적으로 조정하여 수익률을 극대화할 수 있습니다. 이 글에서는 RL을 사용하여 포트폴리오를 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.😊 1. 강화 학습 소개 (Introduction to Reinforcement Learning)강화 학습은 에이전트가 주어진 환경 내에서 행동을 취하고, 그 행동에 대한 보상을 통해 학습하는 방식입니다. 에이전트는 현재 상태를 관찰하고, 그 상태에 맞는 행동을 선택합니다. 이 행동은 환경에 영향을 미치고, 환경은 에이전트에게 ..
강화학습 2025. 4. 9. 07:10
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