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3896 篇
5520 篇
StockFormer基于Transformer的强化学习模型探究
强化学习通过训练智能体直接输出投资决策。强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来训练智能体，使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。在强化学习中，智能体(Agent)通过与环境的互动不断学习通过奖励和惩罚来调整其策略，以便在长期内获得最大回报。在股票市场中强化学习可以通过市场状态的输入，不断调整交易策略，最大化长期的投资回报。强化学习在金融领域中的应用主要在状态输入，奖励函数及优化算法三个方面进行了创新。
索取原文[21 页]
027-87841330