广东财经大学信息学院提出基于深度强化学习的股票交易决策算法LSTM-DDPG，在多项实验中获得出色表现。

算法由两种子模型融合而来。长短期记忆网络擅长从时间序列数据中捕捉长期依赖关系，比如股票价格随时间变化的趋势与周期；深度确定性策略梯度则是一种常用于机器人控制、游戏等场景的强化学习方法，能够在高维、连续的动作空间中作出决策。研究团队将二者结合，构建出一个能够根据市场状态自动执行买入、卖出或持有决策的智能系统。

为了使算法更贴合真实交易环境，研究者还在模型中引入了六项经典技术指标，包括平滑异同移动平均线、布林线、相对强弱指标等。这些指标常用于传统股票分析，能够帮助算法更全面地理解市场情绪、价格动量和波动情况。

此外，研究还设计了两种不同的奖励机制：一种是追求累计收益最大化，适合愿意承担较高风险以博取更高回报的投资者；另一种则是基于夏普比率，更注重风险调整后的收益，适合希望平衡收益与安全性的投资者。

在实验部分，研究团队分别在美国和中国市场进行了测试。单只股票交易中，选取了苹果和格力电器作为标的；在投资组合任务中，则使用了道琼斯工业指数成分股和中证100指数成分股。

结果显示，无论是单一股票还是多股票组合，LSTM-DDPG在累计收益、夏普比率、卡玛比率等多个指标上，多数情况下都优于传统的深度强化学习方法及市场基准指数。尤其是在投资组合管理中，该算法在控制波动的同时，仍保持了相对稳健的收益表现。

研究中还进行了一系列消融实验，即逐步移除模型中的某些组件，观察其对效果的影响。结果显示，在LSTM层后加入随机丢弃操作有助于防止模型过度拟合训练数据，提升泛化能力；而如果仅简单地在原有网络上添加该操作，反而可能导致性能下降。

尽管该算法展现出人工智能在金融交易中的潜力，但投资者也应保持理性态度。市场永远充满不确定性，任何模型都无法完全预测未来走势。尤其是在实际交易中，手续费、滑点、流动性等因素都可能影响最终收益。此外，该研究基于历史数据训练与测试，市场环境变化可能对模型实际应用带来挑战。#社区牛人计划##技术面分析##投资干货#