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基于深度强化学习的金融市场最优交易方法

摘要

本发明属于金融大数据挖掘技术领域,具体为一种基于深度强化学习的金融市场最优交易方法。本发明充分利用市场的信息,设计独特的特征提取网络:将量和价组成的四通道矩阵作多层卷积;对当前综合市场组成的向量作全连接,最后拼接特征,全连接后再输出抽象的综合特征。本发明采用深度强化学习对最优交易策略问题进行研究,包括将一个历史窗口的价/量组成的矩阵和当前市场的综合信息作为状态,将离散化的定价作为动作,设计基于相对收益的奖励函数,基于深度确定性策略梯度算法,解决最优交易问题。本发明方法具高实用性、强鲁棒性和高准确度的优点,可适用于股票、证券和期货等领域的高频交易。

著录项

  • 公开/公告号CN110322060A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN201910558312.7

  • 发明设计人 周水庚;叶泽坤;邓维杰;关佶红;

    申请日2019-06-26

  • 分类号

  • 代理机构上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2024-02-19 14:07:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190626

    实质审查的生效

  • 2019-10-11

    公开

    公开

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