60、基于综合奖励的股票交易深度强化学习方法

基于综合奖励的股票交易深度强化学习方法

1. 引言

股票是公司为自身发展筹集资金而发行的，在股票市场进行转让、交易和流通。投资者通常会根据对股票市场的认知来制定交易策略。随着投资者数量的增加，股票市场竞争愈发激烈，投资者渴望获取更多信息以制定合理的投资策略。因此，大多数投资者会运用机器学习算法对股票市场进行建模，以此辅助决策，实现增加回报和降低风险的目标。

然而，股票市场受到诸多因素的影响，如政府政策、投资者预期、全球经济形势以及与其他市场的关联等。股票市场是一个复杂、动态且非线性的系统，对其进行准确预测颇具挑战。传统的股票预测模型常以过去价格的时间序列数据或新闻媒体信息为输入，通过分析过去的市场行为来预测股票趋势。

深度学习凭借其强大的非线性表示能力，在股票市场建模中得到了越来越广泛的应用。但由于股票价格变化的非平稳性以及众多影响因素导致的意外波动，单纯用于价格回归的深度神经网络容易出现过拟合问题，使得股票价格预测的可靠性降低。

近年来，一些研究人员尝试将深度神经网络与强化学习相结合来训练交易代理，让代理通过探索未知的股票市场环境做出动态决策。尽管深度强化学习在股票交易中展现出了良好的前景，但由于市场环境信息的不完整性，训练出优秀的代理仍然是一项具有挑战性的任务。代理需要强大的策略网络模型和合理的强化学习优化算法，才能学习到股票市场的关键信息。

2. 方法

2.1 策略网络模型

股票交易预测属于典型的时间序列预测任务，需要利用股票价格变化的时间相关性。以下是几种专门用于建模时间序列数据的网络模型：
|网络模型|特点|
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|循环神经网