석유 및 가스 산업 예측을 위한 딥 LSTM 및 LSTM-어텐션 Q-학습 기반 강화 학습

주식 시장의 추세와 움직임을 정확하게 예측하는 것은 투자자, 트레이더 및 의사 결정자가 정보에 기반한 선택을 하고 투자 전략을 최적화할 수 있게 해주기 때문에 금융 산업에서 큰 의미를 갖는다. 석유 및 가스 산업의 맥락에서 주가가 복잡한 시장 역학 및 다양한 외부 요인에 영향을 받기 때문에 신뢰할 수 있는 예측은 효과적인 의사 결정과 위험 관리를 위해 필수적이다. 본 연구에서는 석유 및 가스 산업의 주가 예측을 위해 딥 롱 쇼트-텀 메모리 Q-학습(DLQL) 및 딥 롱 쇼트-텀 메모리 어텐션 Q-학습(DLAQL) 모델과 최첨단 롱 쇼트-텀 메모리(LSTM) 모델을 제안한다. 이 연구는 Cenovus Energy Inc. (CVE), MPLX LP (MPLX), Cheniere Energy Inc. (LNG), Suncor Energy Inc. (SU)의 과거 주가 데이터를 활용하여 이러한 모델을 생성하고 검증한다. 연구는 딥 LSTM Q-학습 및 딥 LSTM 어텐션 Q-학습 모델을 훈련하기 위해 널리 사용되는 강화 학습 기법인 마르코프 결정 프로세스(MDP) 프레임워크를 사용한다. 이 프레임워크는 모델이 과거 데이터를 바탕으로 최적의 정책을 학습할 수 있게 하여 정확한 예측을 하고 변화하는 시장 조건에 적응할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과는 제안된 DLQL 및 DLAQL이 석유 및 가스 산업의 예측 정확도 측면에서 탁월한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다. DLAQL 모델에 어텐션 메커니즘을 포함함으로써 중요한 특징에 집중하고 관련 정보를 포착할 수 있어 성능이 더욱 향상된다. 본 연구의 결과는 석유 및 가스 산업 내 주식 시장 예측에서 딥 LSTM Q-학습 및 딥 LSTM 어텐션 Q-학습 모델의 잠재력을 강조한다. 이러한 모델의 적용은 시장 참여자에게 향상된 의사 결정, 개선된 위험 관리 및 증가된 수익성을 가져올 수 있다. 이런 모델에 대한 추가 탐색 및 개선, 그리고 추가 변수 및 시장 지표의 도입은 미래의 더 정교한 예측 모델 개발에 기여할 수 있다. 전반적으로 본 연구는 딥 LSTM Q-학습 및 딥 LSTM 어텐션 Q-학습 모델의 효능을 소개하고 평가함으로써 석유 및 가스 산업에서의 주식 시장 예측 기법의 발전에 기여한다. 연구 결과는 정확한 주식 시장 예측의 중요성을 강조하고 의사 결정 및 위험 관리를 지원하기 위해 이러한 모델을 MDP 프레임워크 내에서 활용하는 잠재적인 이점을 보여준다.