摘要
本申请公开了一种基于智能代理模型的投资组合推荐方法、装置、设备及存储介质,涉及金融技术领域,包括:接收目标用户的推荐请求指令;基于历史数据通过深度强化学习算法对智能代理模型进行训练;通过智能代理模型对历史数据进行特征分析,得到历史数据的指标数据特征;基于历史数据的指标数据特征,将实时数据通过蒙特卡罗马尔科夫链模型生成仿真市场情景下的投资组合;对仿真市场情景下的投资组合进行评估,得到预推荐投资组合,将所述预推荐投资组合提供给所述目标用户。通过智能代理模型结合蒙特卡罗马尔科夫链模型可以提高投资组合推荐时捕捉市场复杂性和动态性的能力。
技术关键词
深度强化学习算法
组合推荐方法
马尔科夫链模型
蒙特卡罗
情景
生成历史数据
实时数据
指标
模型训练模块
梯度下降法
特征提取模块
策略
推荐装置
分布特征
网络
处理器
指令
比率
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
情景构建方法
大数据
地震
结构相互作用
情景构建系统
运维管理系统
情景
训练人工智能模型
多层感知机
识别模块
智能电源管理
功率分配策略
深度强化学习算法
音频
分数阶微分算子
知识量化
关联规则挖掘方法
层次分析法
数学模型
度量