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论文编号 201712-91
论文题目 基于连续深度强化学习的股票序列交易模型
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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Sequential Stock Trading with Continuous Deep Q Learning

首发时间:2017-12-07

SHI Hao 1   

SHI Hao(1992-),male,master,major research direction:data mining.

ZHANG Xiaohang 1   

ZHANG Xiaohang(1976-),male,professor,major research direction:data mining.

  • 1、Department of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract:This paper proposes limit order is a more intelligent and profitable way to trade stock. When a bad market order is executed, trader will encounter certain loss since the bad decision makes trader stuck in bad price position. A Limit order is superior to market order in such way that it always give the trader a better price position. We use a customized deep continuous Q learning algorithm to pricing limit order and trade stocks in discrete time steps. Experiments on NSC market data show our strategy is better than market order strategy and our algorithm is more suitable for our problem.

keywords: Computer Science and Technology , deep reinforcement learning , stock trading strategy

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基于连续深度强化学习的股票序列交易模型

石浩 1   

SHI Hao(1992-),male,master,major research direction:data mining.

张晓航 1   

ZHANG Xiaohang(1976-),male,professor,major research direction:data mining.

  • 1、北京邮电大学经济管理学院,北京 100876

摘要:本文提出使用限价交易单相比其他股票交易形式能获得更多的利益。如果一个失败的市价订单被执行,交易者必然会承受其带来的损失。限价交易单的执行则总会为交易者带来一定的收益。本文提出使用一个DQN网络为限价单定价,在分钟级别进行股票的交易。我们在印度股票市场的历史数据上进行了模拟实验,结果显示我们的方法比其他的方法更优。

关键词: 计算机科学与技术,深度强化学习,股票交易策略

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SHI Hao,ZHANG Xiaohang. Sequential Stock Trading with Continuous Deep Q Learning[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2017-12-07]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201712-91.

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