基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的投資組合策略與自動(dòng)化交易研究

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摘  要： 投資組合策略問題是金融領(lǐng)域經(jīng)久不衰的一個(gè)課題，將人工智能技術(shù)用于金融市場是信息技術(shù)時(shí)代一個(gè)重要的研究方向。目前的研究較多集中在股票的價(jià)格預(yù)測上，對(duì)于投資組合及自動(dòng)化交易這類決策性問題的研究較少。文中基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，利用深度學(xué)習(xí)的BiLSTM來預(yù)測股價(jià)的漲跌，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能體進(jìn)行觀測，更好地判斷當(dāng)期情況，從而確定自己的交易動(dòng)作；同時(shí)，利用傳統(tǒng)的投資組合策略來建立交易的預(yù)權(quán)重，使智能體可以在自動(dòng)化交易的過程中進(jìn)行對(duì)比，從而不斷優(yōu)化自己的策略選擇，生成當(dāng)期時(shí)間點(diǎn)內(nèi)最優(yōu)的投資組合策略。（剩余11584字）