基于强化学习的金融交易系统研究与发展

• 作者: 杨小平 梁天新 王良 韩镇远
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 深度学习 金融交易系统 自适应算法 交易策略
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能数据管理与分析技术专刊
• 页码范围: 845-864
• 页数: 20页
• 分类号: TP18
• 字数: 16657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005689

摘要

近年来,强化学习在电子游戏、棋类、决策控制等领域取得了巨大进展,也带动着金融交易系统的迅速发展.金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点,特另4是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义.以金融领域常用的强化学习模型的发展为脉络,对交易系统、自适应算法、交易策略等方面的诸多研究成果进行了综述.最后讨论了强化学习在金融领域应用中存在的困难和挑战,并对今后强化学习交易系统发展趋势进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨小平	中国人民大学信息学院	84	967	15.0	30.0
2	王良	中国人民大学信息学院	17	286	9.0	16.0
3	梁天新	中国人民大学信息学院	6	22	1.0	4.0
4	韩镇远	中国人民大学信息学院	2	1	1.0	1.0