금융 시계열 예측을 위해 고려할 수 있는 다른 접근 방식은 강화 학습을 활용하는 것입니다. 강화 학습은 신경망 아키텍처 탐색 문제를 강화 학습 문제로 취급하여 접근하는 방법입니다. 초기에는 매개변수와 구조가 무작위로 선택되며, 네트워크가 구축된 후 학습 및 검증 시계열 데이터를 사용하여 성능을 올바르게 평가하고 초기화된 랜덤 시드의 선택과 관련된 문제를 제외합니다. 실행이 끝나면 보상 함수가 계산되어 성능의 증분 증가를 나타냅니다. 이 방식으로 매개변수를 선택하면 "좋은" 신경망은 보상을 받고 "나쁜" 신경망은 처벌받습니다. 이러한 방식으로 시스템을 여러 번 진화시킨 후 최종적으로 최적의 신경망 구성을 얻을 수 있습니다.