包邮深度强化学习算法及其在智能决策中的应用研究

内容简介

量化投资作为金融科技的创新形式之一，其利用数学、统计学和计算机科学等定量方法来制定投资策略和决策的投资方法，其主要目标是通过分析大量的市场数据和历史价格走势，以找到可预测的模式和趋势，从而优化投资组合，降低风险，提高收益。相较于传统金融交易策略，量化投资通常采用计算机程序自动执行交易，以减少人为情感因素的干扰，提高交易效率。但由于金融市场受社会、政治、经济和文化等多种外在因素的影响，导致金融数据具有高维度、高噪声、非线性等特点，使得传统计量经济学方法对数据中有效信息的提取能力非常有限，很难把握突发事件背景下金融市场的非平稳动态和复杂的交互作用。人工智能技术的发展为金融时间序列建模以及稳健投资组合的构建提供了新方法。特别是自2015年AlphaGo在围棋比赛中取得里程碑式的胜利，深度强化学习算法展现出其独特的优势，在处理复杂的决策问题方面已经展示出巨大潜力，并受到来自各个领域研究者的广泛关注。深度强化学习算法是将深度学习的感知理解能力与强化学习的决策能力相结合，实现了端到端的学习，是一种更加接近人类思维方式的人工智能方法。因此，本书拟通过对深度学习及深度强化学习算法进行深入研究，并对其进行改进以构建稳定的投资组合策略。