基于深度Q强化学习的算法交易

股票买卖最佳时机leetcode算法交易使用深度Q强化学习

介绍

股票交易策略在投资中起着至关重要的作用。然而，在复杂多变的股票市场中设计盈利策略具有挑战性。在这个项目中，我们提出了一种策略，该策略采用深度强化学习通过最大化投资回报来学习股票交易策略。

策略概述

我们训练一个深度强化学习代理并使用来自深度Q-Network的Q值获得交易策略。该策略训练智能体在环境中的某些状态下采取某些行动以最大化奖励，从而稳健地适应不同的市场情况。

测试与表现

我们在一对具有足够流动性的纳斯达克股票上测试我们的算法。交易代理的表现是使用同一对股票在不同时间段的数据来评估的。所提出的策略在整个时期的净盈亏和投资组合价值方面表现优于基准模型。

问题陈述

由于构建一个可以从所有可用股票中进行选择的交易代理是一个难题，因此我们选择从数量较少的股票开始——2只股票。我们将使用强化学习模型来训练一个代理，该代理将每天买入、卖出或持有2只股票，每天一次，从而增加长期资本。

• 代理的初始资本为$X。

• 环境有2种股票，代理人可以交易A和B。

• 这些股票的价格定义为P A t和P B t。