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基于深度强化学习的加密货币自动交易集成方法
我们提出了一种集成方法，以提高在高度随机的日内加密货币组合交易环境中通过深度强化学习算法训练的交易策略的泛化性能。我们采用了一种模型选择方法，对多个验证期进行评估，并提出了一种新颖的混合分布策略，以有效地集成所选模型。我们提供了关于细粒度测
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a year ago
神经网络能够检测无模型静态套利策略
本文论证了神经网络可以从理论上和数值上检测到模型无关的静态套利机会，从而适用于高交易证券的金融市场，并确保几乎立即执行相应的交易策略。
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a year ago
智能系统性投资代理：深度学习和进化策略的组合
本文提出利用集成演化算法和深度学习模型开发长期投资策略的新方法，通过一系列短期购买决策来增加系统投资计划（SIP）对 ETF 的决策，并在 Robinhood 交易平台上执行算法的实时交易决策，相比于传统的日常系统性投资，我们的新方法有着更
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2 years ago
交易的深度强化学习
采用深度强化学习算法设计交易策略，测试其在 50 种流动性最强的期货合约中的表现，并对商品、股票指数、固定收益和外汇市场等不同资产类别进行研究，证明该算法可以超越传统的时间序列动量策略模型，在重交易成本情况下实现正收益，且能够跟随市场趋势不
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5 years ago
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