量化交易的强化学习框架，从数据预处理、回测工具到指标影响分析

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“ Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading ” 股票市场数据通常以开盘、收盘、高、低和成交量的时间序列格式呈现，技术指标的引入有助于构建更稳健的交策略。金融市场的波动性要求投资者采用全面的风险管理和市场趋势策略。 本文提供了RL框架下金融指标的应用方法，包括数据预处理、回测工具和指标影响分析。旨在将理论模型与实际应用结合，提升RL代理的交易决策准确性。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2411.07585 摘要 金融市场的波动性要求投资者采用综合可靠的方法，结合风险管理、市场趋势和个别证券的动态。当前文献缺乏支持强化学习（RL）代理实际有效性的实证证据，许多模型仅在历史数据回测中成功。存在金融指标有效利用的脱节，成功交易策略的披露受限，导致RL策略文献稀缺。当前研究常忽视与市场趋势相关的金融指标及 ………………………………