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量化交易中可否使用强化学习RL？
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原文约600字/词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了强化学习RL和量化交易的问题。虽然RL是一种强大的人工智能方法，但它并不适合所有问题。在量化交易中使用它之前，需要考虑算法需要做出一系列决策、数据量、目标是否会改变以及是否有现有的模型等问题。结论是避免使用强化学习RL预测价格，而是用它来支持其他交易过程。
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关键要点
- 本文讨论强化学习RL与量化交易的问题。
- 强化学习RL是一种强大的人工智能方法，但并不适合所有问题。
- 在量化交易中使用RL前需考虑算法是否需要做出一系列决策。
- RL适合需要连续决策的问题。
- 数据量和错误决策的成本影响使用在线还是离线RL。
- 如果目标会改变，RL表现不佳。
- 在交易中，目标通常是收益最大化。
- 如果没有现有的模型，RL可能不适用。
- 结论是避免使用RL预测价格，而是用来支持其他交易过程。
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