基于深度强化学习的组合投资方法及智能体
基本信息
| 申请号 | CN202210213887.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114677224A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114677224A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06Q40/06（2012.01）I;G06Q40/04（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 苏炯龙;任晓天;姚伟业 | 申请（专利权）人 | 西交利物浦大学 |
| 代理机构 | 南京艾普利德知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 215121江苏省苏州市工业园区独墅湖科教创新区仁爱路111号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于深度强化学习的组合投资方法及智能体，所述基于深度强化学习的组合投资方法，包括：S1，构建加密货币交易场景的基于深度强化学习的策略神经网络，所述策略神经网络使用深度多通道卷积神经网络，并结合了瓶颈注意力机制；S2，训练所述策略神经网络使得其参数最优化；S3，加载训练好的所述策略神经网络，接受实时的加密货币数据，通过所述策略神经网络获得下一个交易周期的资产分配权重，并根据资产分配权重来调整资金在加密货币市场中各个投资标的间的分配，从而实现最优的投资策略。本发明所述基于深度强化学习的组合投资方法及智能体，使用深度多通道卷积神经网络，并结合了瓶颈注意力机制，所以能力较佳。 |
