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本文提出了IRFT，一种利用Transformer直接从高频交易数据挖掘公式型风险因子的端到端方法。该方法通过将风险因子挖掘转化为符号序列生成任务，成功生成包含运算符、特征与常数在内的闭合式数学表达式，并利用BFGS对常数进行精修，提升了对短期市场波动的拟合精度。实证结果显示，该方法不仅在预测性能上显著领先多种基线方法，而且在推断时间和稳定性方面有明显优势。同时，在多市场、多维特征与大规模数据情境
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本书描述算法股票交易已经成为当今金融市场的主流，大多数交易现在已经完全自动化。深度强化学习(DRL)agent被证明是许多复杂游戏中需要考虑的一种力量，如象棋和围棋。我们可以把股票市场的历史价格序列和走势看作是一个复杂的不完全信息环境，在这个环境中，我们努力实现收益最大化和风险最小化。bshq:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDgzNDg3NQ==&am
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