[发明专利]基于强化学习的量化模型训练方法、系统、终端及介质在审
| 申请号： | 202211264844.8 | 申请日： | 2022-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN115330398A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 张加佳;詹明鑫;肖京;王轩;王磊;漆舒汉;郭骁;高翠芸 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院） |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06Q40/04;G06K9/62;G06N5/00;G06N7/00 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 温宏梅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的量化模型训练方法、系统、终端及介质，能够根据交易环境数据动态生成交易策略和交易策略的价值数据从而扩展并更新蒙特卡洛树，再根据蒙特卡洛树搜索路径评估量化目标的完成情况，将评估结果作为奖励值反向更新训练量化模型，训练后的量化模型能够根据交易环境数据动态生成交易策略。与现有技术相比，不用人为设定奖励值，而是通过蒙特卡洛树来自动生成奖励值以更新量化模型，使得量化模型优化效果好、鲁棒性高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 量化 模型 训练 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
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