一种适用于高波动市场的自适应股票投资决策生成方法

本发明属于金融量化和人工智能技术领域，具体涉及一种适用于高波动市场的自适应股票投资决策生成方法，包括以下步骤：首先，获取股票交易数据，计算股价指标、相关性指标和市场波动性指标并输入Transformer预测编码模型，获得各指标的多尺度特征表示，所述市场波动性指标基于带有空洞卷积的LSTM自编码模型计算，所述Transformer预测编码模型中引入具有多头前馈网络的多头注意力模块；然后通过多层的多头注意力机制，将各指标的多尺度特征表示进行融合，获得综合特征；最后，将股票交易建模为改进马尔可夫决策过程，将所述综合特征代入并采用SAC算法进行求解，获得股票投资决策。与现有技术相比，本发明可以进一步提高收益能力、控制交易风险。