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摘要

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随着金融市场的复杂性不断增加，传统量化交易策略面临着诸多挑战。一

方面，市场动态变化频繁，导致交易环境高度不确定，传统策略难以快速适应;

另一方面，数据量庞大且信息维度丰富，传统方法在处理复杂时间序列数据时

存在局限性，难以有效捕捉市场动态变化。此外，市场参与者行为日益复杂，

传统策略在应对非线性关系和突发性事件时的决策能力不足。

为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习的多