CNN+强化学习增强复杂多样金融场景下交易策略鲁棒性

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“ Gradient Reduction Convolutional Neural Network Policy for Financial Deep Reinforcement Learning ” 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2408.11859 摘要 本文介绍了对卷积神经网络（CNN）进行了两项重要改进，以提高其在金融表格数据处理中的预测性能和稳健性。首先，在输入阶段引入了归一化层，以确保特征缩放的一致性，解决了特征大小不一致可能导致学习过程偏斜的问题。其次，采用了梯度减少架构，使得模型能够捕捉更复杂和微妙的数据模式，从而更准确地预测金融结果。这些改进有助于提高准确性和模型稳定性，深层次和更细致的网络架构可以显著改善金融预测任务的效果。 简介 金融市场日益复杂，机器学习技术在金融深度强化学习中展现出潜力。为了应对金融数据集的挑战，当前研究在卷积神经网络架构中引入了两个重要改进：输入归一化和增加卷积层的深度和 ………………………………