【文件属性】：
文件名称：股票买卖最佳时机leetcode-Tradebook:交易手册
文件大小：35.28MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-07 03:53:10
系统开源
股票买卖最佳时机leetcode
介绍
在这个项目中，开发了一种深度强化学习算法来增加给定股票的利润。
还使用分类实现了监督学习算法，以预测未来股票价格并使用预测最大化利润。
比较两种方法的结果。
动机
机器学习在金融领域有着前所未有的应用。
随着强化学习和人工智能的出现，预测的准确性得到了极大的提高。
这里探索的方法提供了强化学习和监督学习的定量并列，表明使用前者更有利可图。
探索的方法
支持向量机
支持向量机是监督学习模型，用于分析数据以进行分类和回归分析。
每个数据点都被视为一个p维向量，该模型旨在使用(p-1)维超平面对这些数据点进行分类。
最好的超平面是两个类之间具有最大间隔的超平面。
如果数据点不是线性可分的，我们将它们映射到一个更高维的空间，在那里它们可以很容易地分离。
内核函数的用途相同，具体取决于相关数据的类型。
当数据集线性可分时，线性核是最好的选择。
Radial
Basis
Function
Kernel
用于将数据点映射到无限维超空间以将它们分开。
然而，这通常会导致过度拟合，因此我们使用泛化来阻止这种情况。
Polynomial
Kernel
用于通过使用d
【文件预览】：
Tradebook-master
----annotations()
--------JustDialRewards.png(60KB)
--------google_data_close.png(63KB)
--------JD_indicators.png(86KB)
--------google_data_volume.png(88KB)
--------svc()
--------tdupdate.png(35KB)
--------bellman.png(20KB)
--------JD_data_close.png(61KB)
--------JD_lag_plot.png(31KB)
--------RL()
--------JD_data_volume.png(40KB)
--------JustDialBuySell.png(98KB)
--------google_indicators.png(124KB)
--------memes()
--------google_lag_plot.png(29KB)
----_config.yml(143B)
----README.md(18KB)
----Code()
--------DQN_Algorithm()
--------SVM()