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定量交易（QT）是指在分析金融市场中的数学模型和数据驱动技术的使用，自1970年代以来一直是学术界和金融业的一个流行话题。在过去的十年中，强化学习（RL）在许多领域（例如机器人和视频游戏）中引起了重大兴趣，这是由于其出色地解决了复杂的顺序决策问题。rl的影响无处不在，最近证明了其征服许多挑战QT任务的能力。这是一个蓬勃发展的研究方向，可以探索RL技术在QT任务上的潜力。本文旨在提供对基于RL的QT任务方法的研究工作的全面调查。更具体地说，我们设计了基于RL的QT模型的分类法，以及对最新现状的全面摘要。最后，我们讨论了当前的挑战，并在这个令人兴奋的领域提出了未来的研究指示。
定量交易的强化学习
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