arXiv 人工智能· Hrishikesh Singh, Aarti Sharma, Millie Pant·· 6 小时前AI 评分31
面向 Actor-Critic 智能体的丰富金融语境策略：股票交易的深度强化学习方法
Financial Context-Rich Strategy for Actor-Critic based Agents: A Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading
AI 导读
一项新研究提出将情绪分析深度融入深度强化学习（DRL）的股票交易方法，针对 Actor-Critic 智能体设计了不同的交易策略。研究对比了仅策略优化算法（A2C 与 PPO）以及结合 Q-learning 原理的算法（DDPG、TD3 与 SAC）。结果表明，结合 Q-learning 原理的智能体在深度融入情绪后，在利润最大化与风险规避交易中均展现出显著且持续的性能提升。
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