作者用高频订单数据作为 Q 学习的输入状态,以实现高频交 易决策,取得了远好于基准的表现;Yuh-Jong Hu 等人用 GRU 预测股票收益表 示作为市场状态,并且在奖励函数中加入了风险调整;在模型算法及结构上的创 新较多,如 Suri 等人引入了分层结构的强化学习,最终较基线模型提升...
受自然语言和视觉领域中先进Transformer方法的启发,Transformer和强化学习的结合,突破了智能决策领域许多瓶颈。本文从基础模型、先进算法、代表性示例、典型应用和挑战分析等层面,归纳总结了基于Transformer的强化学习方法(TransRL),旨在深入分析当前强...
模型算法及结构:Q 学习,深度 Q 网络(DQN),策略梯度,深度确定性 策略(DDPG),软演员-评论家(SAC)等强化学习算法来训练智能体, 使其学会在不同市场状态下采取最优的交易动作。同时,在强化学习中包 含深度神经网络的部分,也可选取不同的神经网络模型结构。 在金融领域中,已有许多尝试使用强化学习(RL)方法进行交易...
我们将 Transformer 模型作为本篇研究中的基模型构建 Transformer 因子的指数增强 组合,再与 Transformer+SAC 强化学习算法形成对照。在 Transformer 模型 中,我们采用日频行情与 20 个日频技术因子作为输入,预测个股周度收益排序 作为因子,构建的指数增强组合 2019 年以来在中证 1000 内年化收益 17.2%, 超额收...
今天分享的是【StockFormer:基于Transformer的强化学习模型探究】 报告出品方:StockFormer 强化学习通过训练智能体直接输出投资决策。强化学习是一种机器学习方 法,通过与环境的交互来训练智能体,使其在不同状态下采取能够最大化累积 奖励的行动。在强化学习中,智能体(Agent)通过与环境的互动不断学习, 通过奖励和惩罚来...
近日,清华大学、北京大学等高校联合发布了TransformRL综述,对强化学习中Transformer的应用进行了深入探讨。 TransformRL是一种基于Transformer的强化学习框架,它具有以下几个核心相关技术: Transformer模型:Transformers是一种神经网络模型,主要由编码器和解码器组成。它通过注意力机制来捕捉文本中的长期依赖关系,从而在自然语言...
《StockFormer:基于Transformer的强化学习模型探究》由民生证券发布,对强化学习在金融领域的应用进行了研究,包括强化学习的概念、分类、在金融领域的应用,以及StockFormer强化学习交易策略的实证分析等。 1. 什么是强化学习: - 概念与分类:强化学习是一种通过与环境交互来训练智能体,使其在不同状态下采取最大化累积奖励...
Trajectory Transformer TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划(planning)方法。在建模方面,它将整个序列中的元素都离散化,然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归(auto-regressive)方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 。因为建模了...
《StockFormer:基于 Transformer 的强化学习模型探究》由民生证券发布,该报告主要探讨了强化学习在金融领域,特别是股票交易决策中的应用,介绍了 SAC 强化学习算法以及基于 Transformer 的 StockFormer 强化学习交易策略,并通过实证分析对比了不同模型的效果。
联邦强化学习的核心问题是如何将来自多个agent的见解聚合为一个。常见的解决方法是将每个agent的模型权重的平均值带入到一个通用模型(FedAvg)中。相反,「本文提出了一种新的联邦学习策略FedFormer,它利用Transformer Attention对来自不同agent模型的嵌入进行上下文聚合」。在此过程中,主要是根据当前agent的环境和学习到的...