(강화학습) Using Reinforcement Learning in the Algorithmic Trading Problem

algorithmic trading (컴퓨터 프로그램으로 하는 주식거래)을 포함한 많은 영역에서 강화학습이 적용되고 있다. 
이 논문은 증권거래소에서의 주식매매가 
마르코프 성질을 가진 게임(상태, 행위, 보상을 주체로 하는 강화학습)으로 해석될 수 있다는 걸 
보여주고자 한다

this is based on the <asynchronous advantage actor-critic>강화학습 기법인듯
method with the use of several neural network architectures.
The application of recurrent layers in this
approach is investigated 사용된 딥러닝 모델은 RNN(LSTM)
실험은 익명화된 데이터로 수행되었다. 
가장 좋은 성능을 낸 기법은 RTS Index futures (MOEX:RTSI) RTS 선물 거래 시장에서의 거래 전략에서
유의미한 수익률을 내었다.