面向数字货币量化交易的OAC模型研究

针对数字货币量化交易中存在的问题,即大量且复杂因子以及因子状态空间维度较高,导致交易模型制定策略的准确性和风险控制能力难以兼顾,提出了一种改进的OAC模型——OAC_LSTM_ATT。该模型采用了LSTM和多头注意力机制来优化OAC的网络结构,从而提高OAC对时间序列数据的建模能力和泛化能力。通过这种融合,智能体在量化交易环境中可以更加灵活和准确地做出交易决策,进一步提高交易策略的质量和效果。实验结果显示,在比特币市场中,累计收益率达到了16.36%,最大回撤率为9.08%,夏普比为0.014,波动率为13.09%。在以太坊市场中,对应的指标为16.30%、8.56%、0.014和13.42%。与PPO、LSTM_PPO和A2C等模型相比,OAC_LSTM_ATT在有效性和稳定性方面具有一定优势,为量化交易策略制定提供了有价值的参考。

深度强化学习应用于金融市场量化交易研究综述

深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)作为一种实现通用人工智能的有效学习范式,已在一系列实际金融市场量化交易应用中取得了显著成果,成为该领域的主流方法。首先,对深度强化学习的基本概念和原理进行了详细介绍,在此基础上,系统地综述了DRL在金融市场量化交易中的应用和实践进展,涵盖了基于策略的算法模型、基于价值的算法模型,以及基于演员—评论家的算法模型等不同类型的DRL在金融市场量化交易中的应用。进一步探讨了DRL在金融市场量化交易中的优势,指出其能够根据市场环境的动态变化调整交易策略,以适应不同的市场环境。其次,指出了DRL在金融市场量化交易中面临的挑战,包括数据质量问题、模型稳定性问题、过拟合问题等。最后,对DRL在金融市场量化交易领域未来的发展趋势进行了展望。随着算法的不断优化和计算能力的提升,DRL将在金融市场量化交易领域发挥更加重要的作用,为投资决策提供更加准确和可靠的支持。

PARN基因突变特发性肺纤维化一例

特发性肺纤维化(IPF)是最常见的间质性肺疾病之一,是一种复杂的异质性遗传疾病,其发病机制复杂,与多种基因的突变有关.多聚A特异性核糖核酸酶(PARN)在维持端粒酶正常功能中发挥重要作用,其突变与肺纤维化和(或)先天性角化不良等疾病相关.本例是国内第一例IPF伴PARN基因突变的报道,系c.296位插入G碱基导致移码突变,也是全球关于该位点的第一次报道.