一种基于强化学习的自适应算法交易策略生成器

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一种基于强化学习的自适应算法交易策略生成器
申请号:CN202411059646
申请日期:2024-08-05
公开号:CN118982424A
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
摘要
一种基于强化学习的自适应算法交易策略生成器,旨在针对金融市场的复杂性和不断变化的环境提供解决方案。包括状态识别模块、动作决策模块、奖励函数模块、学习与优化模块以及风险管理模块。该生成器融合了深度学习和强化学习技术,通过一个综合的决策框架,不断优化交易策略以适应市场的即时波动。本发明在动态金融市场中表现出卓越的自我学习和适应能力,显著提高了交易效率和盈利能力,同时通过减少对人工干预的依赖,降低了操作成本和时间成本,具有重大的经济价值和广阔的应用前景。此外该生成器还具有高度的可扩展性和灵活性,可以容易地整合到现有的金融交易系统中,为金融机构提供了一个强大的工具,以应对金融市场的快速变化和不确定性。
技术关键词
策略 深度强化学习算法 GARCH模型 分布式计算资源 决策 冗余备份系统 后台服务器 金融交易系统 识别模块 强化学习技术 入侵检测系统 硬件防火墙 神经网络结构 模型超参数 可视化工具 机器学习算法 逻辑 蒙特卡洛
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