强化学习(Reinforcement Learning, RL)的核心在于智能体(Agent)与环境(Environment)的交互。智能体通过执行动作(Action)改变环境状态(State),并接收奖励(Reward)作为反馈,最终学习最优策略以最大化长期累积奖励。MT5交易平台软件帮助您了解强化学习在量化交易中的应用。
在动态市场环境中,强化学习模型的过拟合问题与策略优化挑战尤为突出。传统Q函数近似方法在面对无限变化的市场状态时,容易因环境动态性导致策略失效。本文结合政策梯度方法,探讨其在解决模型过拟合与探索-利用平衡中的优势,并通过免费MT5平台实现策略部署的可能性。
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