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摘要。本文调查了加固学习（RL）在股票价格预测中的应用，突出了其潜力和局限性。我们探讨了如何使用RL来优化交易策略，管理投资风险，找到套利机会并预测趋势。评论根据数据频率（高/非高高）和目标（预测/交易策略）对研究对象和方法进行了分类。我们分析了各种资产类别（股票，外汇等）和模型（RL，神经网络，LSTMS）在以前的工作中使用。关键发现表明，通过适应复杂的市场动态，RL比传统模型具有优势，并且结合情感分析可以进一步提高其有效性。我们确定了未来研究的有希望的途径，包括混合模型，更深层的情感整合以及改善风险管理。总体而言，该论文得出结论，RL对转变财务预测有很大的希望，从而提供了更准确和适应能力的决策工具。
对金融市场中深厚学习的调查
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