金融取引において利益を出す強化学習システムの作成 Development of a Reinforcement Learning System for Generating Profits in Financial Trading

本研究では、強化学習を用いて金融取引において利益を最大化する自律型取引システムを構築する。エージェントは市場の時系列データを観測し、報酬関数に基づいて最適な売買戦略を学習する。報酬設計には収益性とリスク指標（例：ドローダウン、シャープレシオ）を組み込み、安定した利益獲得を目指す。アルゴリズムにはDQNやPPOを用い、市場環境への高い適応力と汎化性能の実現を図る。

This study develops an autonomous trading system using reinforcement learning to maximize profits in financial markets. The agent observes time-series market data and learns optimal trading strategies based on a reward function. The reward incorporates both profitability and risk metrics (e.g., drawdown, Sharpe ratio) to ensure stable returns. Algorithms such as DQN and PPO are employed to enhance adaptability and generalization in complex market environments.