使用Ensemble深度学习和Rainbow DQN进行实时股票市场预测-研究论文
经过研究人员和金融专家对股票市场预测的多年研究之后，似乎没有确定的方法可以既准确又持续地预测股票价格。 这是由于股票走势的不确定性以及决定市场表现的众多参数所致。 人们已经研究了许多技术来预测股市价格。 另外，已经进行了各种比较研究以找到可以帮助交易者做出决定的最佳技术。 本文提出将Rainbow DQN，LSTM和GRU等集成技术用于实时股票市场预测和指示买/卖信号。 仔细检查了所用这些技术的结果，以检查是否过度拟合。 使用准确性，投资回报率来评估技术的性能。 很少有人使用MACD和RSI等著名指标来验证结果。 测试在NIFTY50，Microsoft和Google上进行，并以1分钟为间隔构建实时数据。
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