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本发明公开了一种基于SAC强化学习的自适应股票交易方法,包括以下步骤:1)、从互联网获取股票数据,对股票数据进行预处理;2)、提取上述股票数据对应的股票特征,输入到LSTM中预测该股票的收益率Ri,t+1,根据PMSE获取股票预期收益特征;3)、结合市场价格特征、持仓特征、交易费用特征、剩余可用资金特征,表示当前SAC智能体可观测的交易状况S;4)、SAC智能体计算作出投资决策的预期收益Rt;5)、通过最大化预期累积收益和熵信息,自我调整执行的买入、卖出操作,得到适应市场变化的股票交易策略G。本
(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 113450227 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202110808376.5
(22)申请日 2021.07.16
(71)申请人 浙江工业大学
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