【摘 要】
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强化学习(Reinforcement Learning)是解决序列化决策问题的途径之一,其在围棋、电子游戏、物理控制等确定环境下解决问题的能力已经得到证明。该文将强化学习应用到自动交易
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强化学习(Reinforcement Learning)是解决序列化决策问题的途径之一,其在围棋、电子游戏、物理控制等确定环境下解决问题的能力已经得到证明。该文将强化学习应用到自动交易系统(Automated Trading System)的设计中,通过实验讨论了强化学习方法在混沌、动态环境下的表现,为自动交易系统的设计提出新的可能。不同于传统自动交易系统分别设计预测算法与策略算法的做法,基于强化学习的算法将两者合二为一,简化了设计步骤。该文第1章简述了强化学习发展现状;第2章阐述了金融交易问题的建模方法
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