[发明专利]基于深度强化学习的股票量化交易方法、存储介质及设备在审
| 申请号： | 202010718040.5 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111861751A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 吝勃;吴炳鑫;史维峰 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710127 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的股票量化交易方法、存储介质及设备，获取基本面数据并进行预处理，构建技术指标因子；根据基本面数据和技术指标因子构建深度残差网络，定义深度强化学习模型并进行训练；对训练好的深度强化学习模型进行回测，分析回测结果验证强化学习模型的有效性；利用回测后的深度强化学习模型构建股票池，获取每只股票的历史数据，传入训练好的目标网络中，计算对应采取动作，完成交易策略构建，根据策略实现股票量化交易。本发明使用引入了深度残差网络的深度强化学习模型来进行股票的量化交易，在提升了模型对股票市场的拟合程度的同时，提高了交易效率。避免了人手工操盘的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 股票 量化 交易 方法 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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