深度强化学习在印度股市交易自动化中的应用
交易与市场微观结构
2021-07-01 v1 机器学习
摘要
在股票交易中,特征提取与交易策略设计是利用机器学习技术实现长期收益的两项重要任务。已有若干方法通过获取交易信号来设计交易策略以最大化收益。本文中将深度强化学习理论应用于印度市场的股票交易策略与投资决策。实验系统地使用三种经典深度强化学习模型——深度Q网络、双重深度Q网络和对抗双重深度Q网络,在十个印度股票数据集上进行。对模型性能进行了评估并作了比较。
引用
@article{arxiv.2106.16088,
title = {Application of deep reinforcement learning for Indian stock trading automation},
author = {Supriya Bajpai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.16088},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 5 figures