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KDD
MacroHFT：增强记忆的上下文感知强化学习在高频交易中的应用
高频交易（HFT）是在短时间范围内执行算法交易的交易方式，近年来已经占据了大部分加密货币市场。除了传统的量化交易方法外，强化学习（RL）由于其处理高维金融数据和解决复杂顺序决策问题的能力，成为 HFT 的另一种吸引人的方法。本文提出了一种新
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16 days ago
EMNLP
FinEntity: 金融文本的实体级情感分类
我们介绍了一个名为 FinEntity 的实体级情感分类数据集，用于金融领域中指向特定金融实体的情感分析。我们在论文中记录了数据集构建过程，并在几个预训练模型（BERT、FinBERT 等）和 ChatGPT 上进行了实体级情感分类的基准测
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9 months ago
融合逐笔数据和周期信号用于高频市场做市
该研究旨在解决高频交易中市场制造的问题，提出了一种深度强化学习方法，将 tick-level 数据与周期性预测信号融合，以开发更精准、更强韧的市场制造策略，并在加密货币市场模拟场景和实际数据实验中得到了优越的收益和风险管理表现。
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a year ago
使用深度强化学习进行加密货币市场交易的盈利策略设计
本研究使用深度强化学习算法 ——PPO、SAC、GAIL，针对三个加密货币市场的交易策略设计问题，通过价格数据和技术指标，实现了基于 Gym 仿真环境的交易策略，测试结果表明该方法有望帮助投资者在市场中获得更高的收益率，且最高收益率为 48
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2 years ago
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