基于补偿标准差的DQN风险调控交易策略
来源：计算机应用与软件杂志2024年第3期北京时间：
作者：符甲鑫, 刘磊
摘要：针对传统交易策略无法在复杂的市场条件下取得稳定收益的问题, 提出基于补偿标准差的DQN风险调控交易策略。通过融合历史行情和技术指标数据, 采用卷积神经网络提取数据特征, 判断交易信号, 并利用累积补偿标准差计算具有风险调控作用的奖励函数, 有效地提升策略的自适应能力。该策略对沪深300指数2015年至2019年进行交易实验, 在2019年测试阶段, 策略年收益达到16.13%, 胜率为54.62%, 夏普比率为15.91%。
关键词：智能体, DQN, 累计补偿, 定量交易, 期货市场
