QADQN:量子关注深度 Q 网络用于金融市场预测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。引入量子注意力深度 Q 网络(QADQN)方法以解决金融市场预测和优化交易策略的挑战,通过量子增强的强化学习,在真实市场条件下验证了该框架的性能,并展示出卓越的风险调整收益,实现了有效的下行风险管理。
该研究提出了一种新的灵活深度Q网络框架,可处理高维度感知数据并在动态环境中做出实时决策。该框架在Atari游戏和Chrome Dino游戏中表现出色,采用epsilon-greedy策略平衡学习和探索。研究还探讨了该框架在真实世界情境和自动化游戏玩法等领域的潜在应用。