金融交易概述
强化学习在金融交易中用于学习最优的交易策略，通过不断与环境（市场）交互来优化投资决策。
主要应用
- 股票交易：学习何时买入、卖出股票
- 投资组合管理：学习如何分配资金到不同资产
- 算法交易：高频交易和量化交易策略
- 风险管理：学习如何控制交易风险
- 期权定价：使用RL进行期权定价和套利
技术特点
- 非平稳环境：市场环境不断变化，需要适应
- 高噪声：市场数据包含大量噪声
- 风险控制：必须严格控制风险，避免重大损失
- 多目标：需要平衡收益、风险和交易成本
技术挑战
- 数据质量：需要高质量的历史数据
- 过拟合：容易在历史数据上过拟合
- 市场影响：大额交易会影响市场价格
- 监管合规：需要遵守金融监管规定
常用算法
- DQN：学习交易策略的Q值函数
- PPO：稳定高效，适用于连续交易决策
- Actor-Critic：同时学习策略和价值函数
- Multi-Agent RL：处理多市场、多资产场景