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在量化交易里，利用强化学习优化交易策略是个很实用的方法。首先，要把交易问题转化成强化学习问题，设定好状态、动作和奖励。状态可以包括股价、成交量等市场数据，动作就是买卖操作，奖励就是交易的盈利情况。
接着，选择合适的强化学习算法，像深度Q网络（DQN）等。通过大量的历史数据进行训练，让算法学习到在不同状态下采取什么动作能获得最大奖励。
在训练过程中，不断调整参数，优化策略。同时，要注意过拟合问题，用新的数据进行测试和验证。不过，市场是动态变化的，策略也要不断更新和优化。
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发布于2025-10-15 13:13 杭州
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