61、深度学习在股票交易与汽车识别中的应用

深度学习在股票交易与汽车识别中的应用

在当今科技飞速发展的时代，深度学习技术在金融和汽车等多个领域展现出了巨大的潜力。下面将分别介绍深度学习在股票交易和汽车识别中的具体应用。

深度学习在股票交易中的应用

在股票交易领域，研究人员提出了一种基于深度强化学习的方法，旨在训练交易代理以实现更有效的股票交易策略。

实验设置

• 开发环境 ：实验使用Keras平台上的Python开发工具，运行在64位Linux Ubuntu操作系统上，配备128G的RAM和Nvidia GTX 2080ti显卡。
• 训练参数 ：每次从回放缓冲区中随机选择256个样本作为一批次来训练策略网络，学习率设置为0.00025，优化方法采用ADAM，折扣因子γ设置为0.99。在训练代理时，使用公式(19)计算奖励。佣金费率设置为0.15%，无风险年利率为2%用于计算夏普比率。
• 数据选择 ：使用2010 - 2019年的标准普尔500指数（S&P500）股票和指数作为训练数据，2020年的数据作为测试数据，初始投资金额设置为1。
• 基准策略 ：将S&P500指数的买入持有策略作为基准策略（BS），用于与代理的策略进行比较。

实验结果与分析

研究人员训练了4个代理，分别使用时间卷积网络（TCN）和Transformer作为策略网络，并分别使用信赖域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO）进行策