本发明公开了基于深度强化学习的新型量化交易系统及其实现方法,系统包括增量型数据集构建模块、预测模块、决策模块以及评分模块;方法包括:通过AutoEncoder模型对原始数据进行特征提取,并将提取到的特征进行归一化处理和筛选处理,生成增量型数据集;对增量型数据集进行预测处理;根据深度强化学习技术对预测处理的结果进行强化学习,生成状态‑动作值函数的值;生成对预测处理的输出值的第一评分结果,以及对状态‑动作值函数的值的第二评分结果。本发明提升了训练数据的维度、预测的精确度和决策准确度;通过本发明的量化交易系统,提高了交易策略的可靠性,可广泛应用于深度学习技术领域。
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