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股票市场提出了一个高度动态且复杂的环境，投资者必须在该环境中浏览很多变量和不确定性以做出明智的决定。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法有效地捕捉市场的复杂性。随着人工智能（AI）的进步，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的机会，从而通过使系统能够随着时间的推移学习和适应来增强投资策略。强化学习涉及培训代理人，通过奖励理想的结果并惩罚不良结果来做出决策。在股票市场投资的背景下，RL可以用于制定在管理风险同时最大程度地提高收益的策略。本文旨在调查RL在财务决策支持系统（FDSS）中的实施，以进行股票市场投资，从而洞悉其潜在利益并应对相关挑战。股票市场是一个高度动态且复杂的环境，在做出明智的决策方面给投资者带来了许多挑战。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法充分捕捉金融市场固有的复杂性和快速变化。随着高级人工智能（AI）技术的出现，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的可能性，以通过自适应学习和优化来增强投资策略。强化学习是机器学习的一个分支，代理通过与环境进行互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。此范式特别适合股票市场，代理商可以根据不断发展的市场条件不断适应其战略。与依赖标签数据的监督学习不同，RL可以开发模型，这些模型从其行动的后果中学习，使其非常适合
在财务中实施强化学习...
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