基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化研究
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［摘 要］ 我国股票交易市场每天都在产生大量交易数据，为了解决传统交易分析方法难以处理海量数据的缺陷，引入量化投资的方式。但是，量化投资是利用计算机技术建模以挖掘交易信号的一种投资方式，不能脱离传统分析方法和解决投资者对于投资组合管理的需求。为此，本文提出一种融合投资者情绪和改进特征提取网络的深度强化算法的股票投资组合模型，可以借助深度神经网络来处理原始数据，提取新闻和评论情感与股票的时间序列交易数据的特征信息，再利用强化学习不断训练以实现智能决策。（剩余4346字）