​基于深度Q学习的算法交易策略研究

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Content 本文探讨了如何应用深度Q学习算法进行算法交易，旨在训练一个智能体在市场环境中学习最佳交易策略以最大化收益。文章的核心思想是将强化学习的框架应用于金融市场，利用深度神经网络来逼近复杂的Q值函数，从而克服传统Q学习在高维状态空间中的局限性。 引言 强化学习的目标是找到价值最大化的策略π: V^π(s) = E_π[Σ_t=0^∞ γ^t R_t+1 | S_0 = s] 其中γ是折扣因子,t是时间步,R是每一步的回报。 Q学习算法是一种无模型强化学习算法,通过与环境交互来间接学习策略。Q值的估计和最优策略的寻找通过Bellman方程实现: Q(s,a) = r + γ max_a' Q(s',a') 环境和数据准备 本文使用TensorFlow的TA-Agents框架,并导入了必要的库。为了提高训练效率,配置了GPU策略。 import numpy as np import math import shutil import yfinance as yf import pandas as pd import statsmodels as sm from statsmodels.tools.too ………………………………