【摘 要】
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量化交易策略通常由数据特征提取、算法的构建及学习三部分组成。在日内交易中,影响交易策略盈利的关键因素是交易手续费和行情数据规律的挖掘。以循环强化学习(RRL)为代表的交易策略经典算法,可通过动作反馈降低交易成本,但是RRL没有考虑行情数据的特征提取。深度强化学习作为解决上述问题的一种途径,一方面通过神经网络表达马尔科夫决策过程,另一方面通过神经网络提取高维抽象特征。本文研究的关键问题是如何应用深度
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量化交易策略通常由数据特征提取、算法的构建及学习三部分组成。在日内交易中,影响交易策略盈利的关键因素是交易手续费和行情数据规律的挖掘。以循环强化学习(RRL)为代表的交易策略经典算法,可通过动作反馈降低交易成本,但是RRL没有考虑行情数据的特征提取。深度强化学习作为解决上述问题的一种途径,一方面通过神经网络表达马尔科夫决策过程,另一方面通过神经网络提取高维抽象特征。本文研究的关键问题是如何应用深度强化学习方法,从数据的状态表示、特征提取和策略表示三个方面,构建并学习交易策略,以在日内交易中获利。针对
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我国商业银行基层营业网点一直是我国居民储蓄管理的主要场所。随着互联网金融的快速崛起,银行网点客户逐渐流失,客户忠诚度和客户粘性减弱,我国商业银行网点面临着互联网金融带来的极大挑战,交通银行S分行作为我国商业银行的一部分,通过对交行S分行转型的研究,进而为全国银行网点提供借鉴经验。为了研究S分行网点综合化转型方向和策略,本文通过收集大量参考资料,总结出银行网点转型理论、长尾理论等理论指导论文分析研究
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“十年植松柏,百年树品牌”,企业打造一个优秀的品牌需投入大量的资金和时间,而仅仅是一场危机就足以将百年品牌毁于一旦。2016年百度“魏则西事件”一度使“百度竞价”陷入舆论声讨的漩涡,致其股价连跌8天;三星手机“NOTE 7”惊现“爆炸门”一事严重摧毁了消费者对企业的品牌信任和消费偏好……在品牌危机错综复杂且愈演愈烈的现实背景下,如何选择及时有效的品牌危机应对策略已经成为广大企业管理人员普遍关心的问
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本文通过对国内外信用风险评估研究的分析比较,以目前越来越成熟的征信行为数据作为分析对象,然后基于Logistic回归模型,采用某家城市商业银行2013年、2014年、2015的个人贷款数据和资料进行实证分析。证明在引入征信行为数据变量之后,实证结果表明,能够比较有效的提升信用风险衡量准确性,增强银行的零售业务信用风险管理体系,提高优质客户识别和维护能力,以显著提升零售信贷业务的风险管理水平和市场竞
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