股票买卖最佳时机leetcode项目建议书科学论文对于我的应用深度学习项目，我选择专注于金融市场或股票市场的深度强化学习(DRL)。该提案背后的想法是创建一个深度Q网络(DQN)，该网络可以交易来自谷歌或苹果等科技公司的金融产品。这个话题吸引了很多关注，因为在诸如此类的网站上有数十篇科学论文涵盖了这个问题。因此，这个项目可能有很多发展方向，但一开始我将使用一个简单的DQN结合以下四篇论文：这些论文主要用于了解如何预处理财务数据、设计训练和测试数据集以及定义基准来评估所实施代理的性能。其他目前未使用但未来可能会感兴趣的方法是使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，重点是具有长短期记忆(LSTM)的模型。未来的另一个想法是在模型中包含情感分析。关于这个主题的论文有研究推文对市场的影响以及是否买入、持有或卖出。另一种方法提供了论文，它试图在多代理系统(MAS)中模拟“整个股票市场”，其中每个代理单独学习并自行交易。然后使用代理的集体行为来预测。