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申请/专利权人：厦门大学平潭研究院
摘要：本发明涉及一种投资组合优化方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集待分析股票市场的交易区间内各股票的新闻数据；计算股票在每个交易日的情绪分数，并转换为股票情绪分数向量；将距离当前交易日最近的k个历史交易日的股票价格特征与股票情绪分数向量相结合，作为强化学习中当前交易日的状态；构建强化学习模型，将当前交易日的状态作为策略网络的输入，设定动作为当前交易日开始时的投资组合权重向量，结合当前交易日的价格变化向量设定奖励；通过历史状态转移数据对强化学习模型中的模型参数进行优化，得到训练好的投资组合优化策略。本发明充分发掘财务数据的复杂性和非线性特征，提高了模型在优化投资组合时的稳定性和效率。
主权项：1.一种投资组合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集待分析股票市场的交易区间内各股票的新闻数据；S2：针对每条新闻数据计算对应的情绪分数；根据每支股票在每个交易日的所有新闻数据的情绪分数，得到股票在每个交易日的情绪分数；将所有股票在每个交易日的情绪分数组成股票情绪分数向量；S3：将距离当前交易日最近的k个历史交易日的股票价格特征与股票情绪分数向量相结合，作为强化学习中当前交易日的状态；S4：构建强化学习模型，将当前交易日的状态作为策略网络的输入，设定动作为当前交易日开始时的投资组合权重向量，结合当前交易日的价格变化向量设定奖励；将当前交易日的状态、动作、奖励和下一交易日的状态作为状态转移数据；S5：通过历史状态转移数据对强化学习模型中的模型参数进行优化，直至模型收敛后，得到训练好的投资组合优化策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学平潭研究院 一种投资组合优化方法、终端设备及存储介质
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