基于深度強化學習的投資組合管理方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210214410.0 申請日 -
公開（公告）號 CN114677226A 公開（公告）日 2022-06-28
申請公布號 CN114677226A 申請公布日 2022-06-28
分類號 G06Q40/06（2012.01）I;G06Q40/04（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 蘇炯龍;顧封琛;覃一欣 申請（專利權）人 西交利物浦大學
代理機構 南京艾普利德知識產權代理事務所（特殊普通合伙） 代理人 -
地址 215121江蘇省蘇州市工業(yè)園區(qū)獨墅湖科教創(chuàng)新區(qū)仁愛路111號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明揭示了一種基于深度強化學習的投資組合管理方法，通過構建加密貨幣交易場景的基于卷積、深度卷積、擠壓和激發(fā)模塊、殘差塊和門循環(huán)單元的神經網絡模型；訓練基于卷積、深度卷積、擠壓和激發(fā)模塊、殘差塊和門循環(huán)單元的神經網絡模型使其參數(shù)最優(yōu)化；加載訓練好的基于卷積、深度卷積、擠壓和激發(fā)模塊、殘差塊和門循環(huán)單元的神經網絡模型參數(shù)，接收加密貨幣的歷史價格數(shù)據(jù)，通過所述基于卷積、深度卷積、擠壓和激發(fā)模塊、殘差塊和門循環(huán)單元的神經網絡模型獲取下一交易周期初的資產分配權重，并根據(jù)資產分配權重調整資產在加密貨幣市場中的分配，從而得到最優(yōu)投資策略。