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强化学习（RL）在人工智能领域带来了多项突破 。仅凭Q学习（DQL）算法，人们就开发出能够在街机游戏和棋盘游戏中达到超人水平的智能体。近来，RL、DQL及类似方法在金融研究相关的出版物中越来越受欢迎。 本书是探索强化学习方法在金融领域应用的首批著作之一。 本书作者Yves Hilpisch是The Python Quants的创始人兼CEO，他以简明的方式提供了所需的背景知识。机器学习从业者、金融交易员、投资组合经理、策略师和分析师可以专注于以独立Python代码实现这些算法，并将其应用于重要的金融问题中。 本书内容包括： 强化学习 深度Q学习 这些算法的Python实现 如何将这些算法应用于金融问题，例如算法交易、动态对冲和动态资产配置 本书是该主题的理想参考书籍。您可以通读一遍，按照您的需求或想法更改示例，并在进行金融领域的RL工作时随时查阅
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