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주식 트레이딩 시스템은 주식의 변동성에 따라 포트폴리오를 구성하는 시스템을 일컫는다. 하지만 기존 연구에서 제안된 전통적인 통계적 접근법은 상승세 혹은 하락세등 주식 시장의 특징을 반영하지 못한다. 최근 주목받고 있는 신경망을 이용한 강화 학습 기법은 복잡한 주식 시장의 특성을 파악하는 데 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Policy Gradient, Actor-Critic을 활용한 강화 학습 기법을 적용하여 주식 트레이딩 시스템을 구축하고자 한다. DMI 지표를 이용하여 주식 시장을 하락형, 횡보형, 상승형으로 분류한 후, 각 패턴에서 효율적인 시스템을 구축한다. 실험을 통해 패턴별 특징을 분석하여 제안하는 강화 학습 기반 주식 트레이딩 시스템의 높은 수익률 및 신뢰성 향상을 입증하였다.