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这项研究的结果包括一个灵活的基于RL的交易指标,具有更好的风险管理的更高回报的交易策略,以及与传统方法的彻底比较。这项研究表明,如何有效地应用高级机器学习来增强金融市场的交易。与传统的技术分析相比,该分析的重点是交易活动的统计趋势,RL提供了一种经验驱动的方法,可以适应不断发展的市场状况。基于RL的交易指标利用Q-Learning(一种无模型的增强算法学习算法)来学习最佳的动作选择策略。通过Q值的迭代更新,代理可以通过在任何给定状态下以最高的Q值选择该操作来得出最佳策略。

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