MDDE:一种基于投资组合的金融市场趋势分析方法

摘要：

金融市场走势预测是金融学、计算机科学、统计学、心理学等领域的融合问题,具有鲜明的学科交叉特征,也是研究的重点和难点,对金融市场走势预测的理论和关键技术研究为这些学科提供了新的理论和方法,具有重要的理论意义和实际的应用价值.提出一种基于投资组合的金融市场趋势分析方法MDDE(Markowitz Deep Deterministic Policy Gradient Experience),通过使用Markowitz投资组合理论,以2019年2月至2019年8月的各样本历史数据为参考,确定模拟股市中的投资组合比例,结合DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)与自定义经验盒,分析股价走势,判断模拟股盘中的买卖点,并计算收益率.使用苹果(AAPL.us)、波音(BA.us)、强生(JNJ.us)、可口可乐(KO.us)、默克(MRK.us)、辉瑞(PFE.us)、宝洁(PG.us)、威瑞森(VZ.us)、雪佛龙(CVX.us)、埃克森美孚(XOM.us)、旅行者集团(TRV.us)、3M公司(MMM.us)共12只股票2011年1月至2020年8月的股票数据作为样本进行实验,实验结果表明,在相同时间段的模拟买卖中,和传统的基线方法与其他的强化学习模型相比,MDDE可以获得更好的收益.

关键词：强化学习、人工智能、投资组合、股价预测、深度学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61802230

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：876-883