一种长短期记忆与注意力机制结合的Q网络投资组合方法

本发明提出了一种长短期记忆与注意力机制结合的Q网络投资组合方法，旨在通过融合个股、行业和市场信息，利用深度Q学习和长短期记忆注意力模型，实现股票投资的最优决策。具体步骤包括：构建基于个股、行业与市场信号的马尔科夫链模型，定义智能体、环境、状态、行为和奖励；设计卷积神经网络将信号特征编码为长短期记忆网络的输入；构建长短期记忆网络处理时序数据并输出隐状态；设计注意力网络对隐状态加权求和输出Q值；采用深度Q网络训练方法优化模型参数。该方法通过多维度信息的融合和先进的神经网络结构，能够更准确地预测股票走势。从而可以借助本发明为投资者提供更有效的投资策略，减小市场风险，提高投资收益。