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2023-06-11 发布于四川
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基于深度强化学习的投资组合管理方法.pdf

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本发明揭示了一种基于深度强化学习的投资组合管理方法，通过构建多层式卷积神经网络模型,将经过多层激活函数为ReLU的卷积层和池化层的数据集张量转化为一维数据，插入上一交易周期结束后的资产分配比，通过SoftMax激活函数输出当前策略网络做出的组合决策，训练多层式卷积神经网络模型使其参数最优化，加载训练好的多层式卷积神经网络模型参数，接收加密货币的历史价格和特征值数据，通过所述多层式卷积神经网络模型获取下一交易周期初的资产分配权重，并根据资产分配权重调整资产在加密货币市场中的分配，从而得到最优投资策

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991059 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110235493.7 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

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