特征预处理与循环强化学习的金融交易
摘要：金融交易旨在建立盈利策略，在金融市场上做出明智的投资决策。长期以来，它一直吸引着机器学习界的关注。本文提出了一种使用特征预处理技巧和循环强化学习（RRL）算法自动交易金融资产的方法。该策略从资产市场信息中提取的技术指标开始。然后，这些技术指标经过主成分分析（PCA）和离散小波变换（DWT）的预处理，最终输入RRL算法进行交易。广泛的实证证据表明，所提出的策略不仅在性能上有效和稳健，而且还可以减轻使用RRL进行初始交易时的缺点。
作者：Lin Li
论文ID：2109.05283
分类：Trading and Market Microstructure
分类简称：q-fin.TR
提交时间：2021-09-14