强化学习（Reinforcement Learning）在量化交易领域如何应用？ 黄金交易量分析软件哪个好用一点的

强化学习（Reinforcement Learning）在量化交易领域如何应用？更新时间：2023-08-11 05:47

首先，强化学习和（无）监督学习并不是完全分开的概念，强化学习的很多方法中都用到了监督学习，比如DQN。

监督学习中要求数据集是独立同分布的，但由于金融数据集的特殊性，有时候并不能满足这一要求，这时候如果直接把监督学习应用到金融数据集上，就可能会导致很多问题。而强化学习并没有这样的要求假设。

监督学习模型相当于是输入输出之间的一个黑盒子，模型的可解释性较低，而强化学习在某一个状态下采取某种行为，获得某些奖励，根据奖励反馈来对行为进行比较选择的这种逻辑，与在金融市场上进行买卖操作的逻辑也是一致的。

以下是一些具体应用的方向，感兴趣的朋友可以在BigQuant AI 30平台上动手实践一下,并且很快可视化的强化学习模块也要在平台上线了，敬请期待。

1.相比（无）监督学习，强化学习在量化领域应用时，首先需要建立一个环境，在环境中定义state，action，以及reward等。定义的方式有多种选择，比如： state: 可以将n天的价格，交易量数据组合成某一天的state,也可以用收益率或是其他因子组合作为某一天的state，如果想要定义有限个的state,可以定义为appreciated/ hold_value/ depreciated这样3类。

action: 可以定义为buy/sell两种, 也可以定义为buy/sell/hold三种，或者定义为一个（-1,1）之间的一个连续的数，-1和1分别代表all out 和 holder两个极端。

reward: 可以定义为新旧总资产价值之间的差，或是变化率，也可以将buy时的reward定义为0，sell时的定义为买卖价差。

2.需要选择一个具体的强化学习方法：

2.1 Q-table (具体可参考：Reinforcement Learning Stock Trader 75)

个人认为这不是一个很好的办法，因为Q-table里面的state是有限的，而我们定义的state里面的数据往往都是连续的，很难在有限个state里面去很好的表达。

2.2 Deep Q Network（参考：Reinforcement Learning for Stock Prediction 88 ）

在1的基础上，将Q-table的功能用一个深度学习网络来实现，解决了有限个state的问题。

2.3 Actor Critic （参考：Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading 57）

用两个模型，一个同DQN输出Q值，另一个直接输出行为。但由于两个模型参数更新相互影响，较难收敛。

2.4 DDPG（参考：ml-stock-prediction 69）

加入了不及时更新参数的模型，解决难收敛的问题

3.由于多数方法中都用到了深度神经网络，我们还需要对神经网络的模型，深度，还有其他参数进行一个选择。

4.比较简单的应用逻辑是对单个股票某一时间段进行择时，如果需要也可以在这个基础上进行一些调整，对某个股票池的股票进行分析，调整为一个选股策略。

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