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量化交易里的数据挖掘算法有不少新进展。一方面，深度学习算法持续发展，像循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），能处理时间序列数据，在预测股票价格走势等方面表现出色。另一方面，强化学习也被广泛应用，它通过智能体与环境交互，不断优化策略以实现收益最大化，在量化交易的决策制定上有很大潜力。
另外，集成学习算法也有新突破，将多个弱学习器组合成强学习器，提高预测的准确性和稳定性。还有迁移学习，能把在一个领域学到的知识迁移到另一个相关领域，减少数据不足的影响。
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发布于1小时前 杭州
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