奖励:从当前状态出发 Almgren-Chriss 最优策略下的效用函数(均值+λ标准差)的两步之间的差;通过基于...
最后,如果我们将奖励函数投影到3D表面上并标记我们的θ和θ1随着时间的推移,我们可以看到我们的梯度上升算法逐渐达到最大值:from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Di = np.linspace(-10, 20, 50)j = np.linspace(-10, 20, 50)i, j = np.meshgrid(i, j)k = np.array([accuracy(x, y, th) f...
这篇论文分别使用了3中典型的强化学习算法:Actor的PG算法,Critic的DQN算法,Actor-Critic的A3C算法在商品期货、股票指数、固定收益( fixed income)和外汇市场做了对比试验,并且与一些传统量化投资策略做了比较,得出了强化学习策略表现优于传统策略的结论。 2.文献综述 文献综述部分作者回顾了一些经典交易策略。最原始的...
Universality: 普适性。普适性试图评估FinRL在各种量化交易场景中实现满意表现(例如,优于市场平均水平)...
与监督学习相比,RL不是从标签上学习的,而是从称为奖励的时间延迟标签中学习的。 这个标量值让我们知道当前的结果是好是坏。 总之,RL的目标是采取行动,使奖励最大化。 2、QlibRL强化学习工具包 Qlib强化学习工具包(QlibRL)是一个用于量化投资的强化学习平台,它为在Qlib中实现RL算法提供支持。
马尔可夫决策过程从马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程出发,在状态空间、状态转移矩阵基础上,相继引入奖励函数、折扣因子、动作空间而来。状态价值函数v(s)代表状态s未来总回报的期望,动作价值函数q(s,a)代表状态s下采取动作a未来总回报的期望,可以借助贝尔曼方程求解。贝尔曼期望方程是线性方程,可以通过解析方法求解任意策略的...
策略(Policy):一个映射函数,指导智能体在特定状态下应采取哪一动作。 这四个元素共同构成了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),这是强化学习最核心的数学模型。 为什么强化学习重要? 实用性与广泛应用 强化学习的重要性首先体现在其广泛的应用价值。从自动驾驶、游戏AI、到量化交易、工业自动化,以及近年...
策略(Policy):一个映射函数,指导智能体在特定状态下应采取哪一动作。 这四个元素共同构成了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),这是强化学习最核心的数学模型。 为什么强化学习重要? 实用性与广泛应用 强化学习的重要性首先体现在其广泛的应用价值。从自动驾驶、游戏AI、到量化交易、工业自动化,以及近年...
策略(Policy):一个映射函数,指导智能体在特定状态下应采取哪一动作。 这四个元素共同构成了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),这是强化学习最核心的数学模型。 为什么强化学习重要? file 实用性与广泛应用 强化学习的重要性首先体现在其广泛的应用价值。从自动驾驶、游戏AI、到量化交易、工业自动化,以及...
策略(Policy):一个映射函数,指导智能体在特定状态下应采取哪一动作。 这四个元素共同构成了马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),这是强化学习最核心的数学模型。 为什么强化学习重要? 实用性与广泛应用 强化学习的重要性首先体现在其广泛的应用价值。从自动驾驶、游戏AI、到量化交易、工业自动化,以及近年...