一种基于深度强化学习和市场情绪的股票交易决策方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习和市场情绪的股票交易决策方法，涉及股票交易和深度强化学习技术领域，包括：步骤1、计算数据指标，进行数据预处理，形成包含若干状态的训练集；步骤2、构建神经网络的模型，通过所述神经网络进行特征提取和交易动作输出；步骤3、将所述交易动作和交易环境进行交互，所述交易环境返回交易后的下一时刻状态和交易回报，所述状态发生更新；步骤4、对所述神经网络的参数进行优化，使深度强化学习方法能够给出交易动作；步骤5、使用情感词典分析市场情绪，根据市场情绪进行二次决策，在市场情绪极端时停止交易。本发明实现由交易状态信息到交易决策的端到端的决策，并可在市场情绪极端时停止交易，降低风险。