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StockFormer基于Transformer的强化学习模型探究

加工时间：2024-08-05 信息来源：EMIS

索取原文[21 页]

关键词：StockFormer；Transformer；交易模型
摘要：

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。

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