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『簡體書』深度强化学习算法及其在智能决策中的应用研究

書城自編碼： 4109785
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： 马聪
國際書號(ISBN)： 9787513677738
出版社： 中国经济出版社
出版日期： 2024-05-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 85.8

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內容簡介：
量化投资作为金融科技的创新形式之一，其利用数学、统计学和计算机科学等定量方法来制定投资策略和决策的投资方法，其主要目标是通过分析大量的市场数据和历史价格走势，以找到可预测的模式和趋势，从而优化投资组合，降低风险，提高收益。相较于传统金融交易策略，量化投资通常采用计算机程序自动执行交易，以减少人为情感因素的干扰，提高交易效率。但由于金融市场受社会、政治、经济和文化等多种外在因素的影响，导致金融数据具有高维度、高噪声、非线性等特点，使得传统计量经济学方法对数据中有效信息的提取能力非常有限，很难把握突发事件背景下金融市场的非平稳动态和复杂的交互作用。人工智能技术的发展为金融时间序列建模以及稳健投资组合的构建提供了新方法。特别是自2015年AlphaGo在围棋比赛中取得里程碑式的胜利，深度强化学习算法展现出其独特的优势，在处理复杂的决策问题方面已经展示出巨大潜力，并受到来自各个领域研究者的广泛关注。深度强化学习算法是将深度学习的感知理解能力与强化学习的决策能力相结合，实现了端到端的学习，是一种更加接近人类思维方式的人工智能方法。因此，本书拟通过对深度学习及深度强化学习算法进行深入研究，并对其进行改进以构建稳定的投资组合策略。
目錄：
1绪论
1.1研究背景与研究意义
1.2国内外研究现状综述
1.3研究内容及创新
1.4本书的组织结构
2深度强化学习算法概述
2.1强化学习算法的原理
2.2很优价值算法
2.3基于策略梯度的算法
2.4小结
3基于信息瓶颈理解正则化算法的工作原理
3.1引言
3.2相关工作
3.3正则项的工作原理
3.4实验
3.5小结
4多模块并行的单资产交易深度强化学习算法
4.1引言
4.2用于单资产交易的PMMRL算法
……5趋势一致的多智能体投资组合强化学习算法6针对复杂多步骤任务的多环境并行的深度强化学习算法7深度强化学习在工业智能运维中的应用8总结与展望参考文献与本书相关的研究成果附录索引后记

 

 

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