使用相对强弱指数、移动平均线和强化学习技术进行股票交易：以苹果股票指数为例-研究论文

Machine Learning Relative

近年来，随着机器学习 (ML) 使用的大量增加，作为 ML 的一个分支的强化学习 (RL) 方法获得了巨大的吸引力，因为它解决了决策的学习自动化问题。时间。在金融交易的情况下，许多方法如描述性、基本面和技术分析被用于做出股票投资决策。本文旨在探索的另一种方法是深度 Q 学习，它也是处理金融交易中更实际问题的合适方法。本文将列出的分析方法（描述性、技术性和深度 Q 学习）应用于苹果股票指数 (AAPL)。该论文发现，这些技术对交易者有益，也有助于进行长期和短期交易投资。

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