強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一類(lèi)解決序貫決策問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過(guò)持續(xù)的“交互-試錯(cuò)”機(jī)制,實(shí)現(xiàn)智能體(Agent)和環(huán)境的不斷交互,從而學(xué)得完成任務(wù)的最優(yōu)策略。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)的感知能力與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)合,可以在復(fù)雜高維的狀態(tài)空間中進(jìn)行端到端的感知決策。配對(duì)交易策略是一類(lèi)經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)套利策略,其基本思想是利用證券資產(chǎn)價(jià)差的均值回復(fù)性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)套利。配對(duì)交易策略的分析框架包括:同行業(yè)配對(duì)、基本面配對(duì)、上下游產(chǎn)業(yè)鏈配對(duì)、同一公司不同交易所標(biāo)的資產(chǎn)的配對(duì)等。本文將強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的 DQN(Deep Q Network)、Double DQN、Prioritized Experience Replay(DQN)、Dueling DQN算法與配對(duì)交易策略相結(jié)合,充分利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)自我學(xué)習(xí)、自我更新的算法優(yōu)勢(shì),構(gòu)造了一類(lèi)具有人工智能屬性的協(xié)整配對(duì)交易策略,并以美國(guó)股票市場(chǎng)和中國(guó)期貨市場(chǎng)作為樣本進(jìn)行了實(shí)證研究。在基于美股市場(chǎng)的研究中,新策略的交易效果全面優(yōu)于經(jīng)典的配對(duì)交易投資策略(GGR)和其它基準(zhǔn)策略。在夏普比率、年化收益率等指標(biāo)上大幅提高,取得了更好的投資收益,同時(shí)具有更低的回撤,降低了投資風(fēng)險(xiǎn);新策略...

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 配對(duì)交易策略的相關(guān)研究
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易策略的相關(guān)研究
        1.2.3 深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于金融市場(chǎng)的相關(guān)研究
        1.2.4 文獻(xiàn)評(píng)述
    1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法
    1.4 創(chuàng)新點(diǎn)及不足之處
        1.4.1 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.2 本文的不足之處
第二章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易投資模型的理論基礎(chǔ)
    2.1 配對(duì)交易策略的基本原理
    2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的核心思想
        2.2.1 DQN (Deep Q Network)算法的基本原理
        2.2.2 Double DQN算法的基本原理
        2.2.3 Prioritized Experience Replay (DQN)算法的基本原理
        2.2.4 Dueling DQN算法的基本原理
第三章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易投資模型的設(shè)計(jì)與構(gòu)建
    3.1 配對(duì)交易對(duì)的篩選
        3.1.1 股票配對(duì)交易對(duì)的篩選
        3.1.2 股指期貨-股指ETF配對(duì)交易對(duì)的篩選
        3.1.3 配對(duì)方法的選擇
    3.2 配對(duì)交易策略的設(shè)計(jì)
        3.2.1 配對(duì)交易策略的具體步驟
        3.2.2 基準(zhǔn)策略的對(duì)照設(shè)置
        3.2.3 績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取
    3.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易投資模型的構(gòu)建
第四章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的股票配對(duì)交易投資策略的實(shí)證分析
    4.1 特征選取與參數(shù)設(shè)置
        4.1.1 特征選取
        4.1.2 參數(shù)設(shè)置
    4.2 股票數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理
    4.3 股票交易對(duì)的篩選過(guò)程
        4.3.1 相關(guān)性分析
        4.3.2 協(xié)整檢驗(yàn)
    4.4 實(shí)證結(jié)果分析
        4.4.1 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的期貨配對(duì)交易投資策略比較
        4.4.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易策略的內(nèi)部比較
        4.4.3 不同測(cè)試集間的比較
第五章 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的期貨配對(duì)交易投資策略的實(shí)證分析
    5.1 特征選取與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.1.1 特征選取
        5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    5.2 股指期貨和股指ETF數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理
    5.3 股指期貨-股指ETF配對(duì)交易對(duì)的篩選過(guò)程
    5.4 實(shí)證結(jié)果分析
        5.4.1 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易策略與其他配對(duì)交易策略的比較
        5.4.2 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的配對(duì)交易策略的內(nèi)部比較
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄 A
在學(xué)期間研究成果
致謝



本文編號(hào)：3873371