本发明提供一种基于注意力机制和强化学习的趋势预测方法,该方法充分利用市场信息,更好地捕捉到市场动态,尽可能在期货价格处于低位并且有上升趋势时入场,并减少决策失误的概率。首先选择期货品种,尽可能选择成立时间较长成交量较大的品种,并根据分形理论,通过测试判断该期货是否适合做数据增强,在一定程度上解决了数据量较少的问题。接着通过数据清洗和基于注意力机制的特征提取模型,优化模型提取金融数据特征的能力,作为最终策略网络的输入,最终使用强化学习算法并引入连续动作控制,得到一个具有策略随机性和鲁棒性的智能体,该智能体能根据市场动态做出决策。
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