已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Deep reinforcement learning based on transformer and U-Net framework for stock trading

强化学习 交易策略 算法交易 股票市场 波动性(金融) 盈利能力指数 投资策略 金融经济学 计算机科学 计量经济学 利润(经济学) 业务 人工智能 经济 财务 微观经济学 生物 古生物学
作者
Bing Yang,Ting Liang,Jian Xiong,Chong Zhong
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:262: 110211-110211 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2022.110211
摘要

An effective stock-trading strategy offers investors as much profit and as little risk as possible. Capturing volatility trends from historical stock prices and determining trading strategies is extremely challenging. This study proposes an end-to-end model called DRL-UTrans for learning a single stock trading strategy that combines deep reinforcement learning, transformer layers, and a U-Net architecture. In particular, the transformer layer captures complex dynamic patterns in financial markets. The model structure based on the U-Net architecture contains multiple skip connections used to combine long- and short-term features. The input of the model is a windowed stock price sequence, and the output consists of a trading action and action weight. The benefit of having two outputs is that the agent can control the share of buys and sells to reduce investment risk. In addition, a reward function that is sensitive to market volatility is proposed to feed back the market state. Finally, trading data for 10 stocks is extracted from a real financial market to validate the proposed model. The results show that DRL-UTrans has a higher profitability compared with the seven baseline approaches; further, it is effective in sensing market volatility and hedging market risk when encountering stock crashes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
啵啵啵小太阳完成签到,获得积分10
4秒前
FashionBoy应助freshfire采纳,获得10
5秒前
可达鸭完成签到 ,获得积分10
7秒前
聪明静柏完成签到 ,获得积分10
11秒前
Foxjker完成签到 ,获得积分10
12秒前
20秒前
SYLH应助ceeray23采纳,获得20
20秒前
饭ff发布了新的文献求助10
26秒前
28秒前
30秒前
31秒前
CNS发布了新的文献求助10
34秒前
freshfire发布了新的文献求助10
35秒前
遥知马完成签到,获得积分10
36秒前
饭ff完成签到,获得积分20
37秒前
一颗滚石完成签到,获得积分10
37秒前
YiXianCoA完成签到 ,获得积分10
42秒前
可爱的函函应助干净涵梅采纳,获得10
44秒前
科研通AI2S应助科研达人采纳,获得10
44秒前
CNS完成签到,获得积分10
46秒前
Angela完成签到,获得积分10
55秒前
betyby完成签到 ,获得积分10
55秒前
sudor123456完成签到,获得积分10
56秒前
隐形曼青应助饭ff采纳,获得10
56秒前
ddfighting完成签到,获得积分10
57秒前
迷人兰花完成签到,获得积分10
1分钟前
ab完成签到,获得积分10
1分钟前
瘦瘦乌龟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Worenxian完成签到 ,获得积分10
1分钟前
冰西瓜完成签到 ,获得积分0
1分钟前
SYLH应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
Owen应助科研达人采纳,获得10
1分钟前
杨程羽发布了新的文献求助10
1分钟前
孤标傲世完成签到 ,获得积分10
1分钟前
魔幻安南完成签到 ,获得积分10
1分钟前
pp‘s完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大学生完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杨程羽完成签到 ,获得积分10
1分钟前
仙女完成签到 ,获得积分10
1分钟前
传奇3应助LMX采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532047
关于积分的说明 11256141
捐赠科研通 3270918
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805105
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216