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DSAI-HW2-2021
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DSAI-HW2-2021 概述 此回购的目的是确定日常操作,并为将来在股票市场中的交易赚取最大利润。 数据采集 提供了training_data.csv和testing_data.csv 。 除了给定的开-高-低-收盘价外,我还添加了其他一键编码功能,以提供持有或做空股票的信息。 模型 根据指示,其目的是通过基于当前的开-高-低-收盘价确定Buy , NoAction和Sell动作来最大程度地提高所产生的累积利润。 因此,我转向了强化学习(RL),它通过所产生的奖励来学习策略。 深q网络(DQN)是一种以Bellman方程为更新函数的RL技术,适用于连续状态空间。 门控循环单位(GRU)在DQN中用于对q值进行建模。 每集的累计利润如下:
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