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训练 'N' 交易：参数市场基础
通过交易模型的组成部分，即权重集，作为市场商品，提出建立参数市场的基本问题，研究交换参数的策略，并提供代理商货币化参数的方法，揭示通过市场使用参数可以在竞争环境中互相获益，建议参数市场的概念可能有助于未来改进大规模模型训练。
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7 months ago
AAAI
基于神经符号元强化学习的交易模型
本文探讨了在存在概念漂移的情况下，使用元强化学习来进行短期金融交易，并提出了使用逻辑程序归纳来发现价格序列中经常出现的符号模式，以提高元强化学习算法的性能。通过对真实数据的实验，我们发现元强化学习算法比传统的强化学习算法表现更好，并且通过学
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a year ago
模仿再超越：双窗口去噪 PPO 多智能体最优执行
提出了一种使用强化学习与模仿学习解决最优执行和放置问题的新框架，该框架训练的 RL 智能体在执行成本方面始终优于行业基准 TWAP 策略，并在样本外交易日期和标的证券上表现出很好的泛化性能。
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2 years ago
有限数据下消除神经网络中基于后门的水印
本文介绍了一种基于小样本数据的去水印方法，使用数据增强和特征空间中正常和扰动数据的分布对齐相结合，有效地去除深度模型中的水印，并不影响深度模型性能。
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4 years ago
MM
使用局部线性回归集成进行投资组合优化在 RapidMiner 中
本论文利用局部线性回归集成委员会（LOLREC）预测 S&P500 的 453 个资产未来 1 天的收益，通过计算委员会的估计值和历史回报来计算组合的权重。结果表明该方法优于优化资本增长率的基准投资组合策略，并研究算法参数 m 对实现平均年
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9 years ago
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