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基于强化学习的自动交易系统研究与发展综述
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Moody 等人将循环强化学习算法模型(Recurrent Reinforcement Learning,RRL)应用在单一股票和资产投资组合等领域,测试了日内外汇市场(USD / GBP)、标准普尔500(S&P 500 Index)、美国短期国债等金融资产。以收益率为输入,微分夏普比率为目标函数,在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习(Q-Learning)策略和买入持有策略,并在交易次数上明显小于Q 学习策略。
深度强化学习实验室
2019-12-10
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