一种基于多尺度金融时间序列处理的深度强化学习交易方法

被引：0

申请号：

CN202210052860.4

申请日：

2022-01-18

公开(公告)号：

CN114519641A

公开(公告)日：

2022-05-20

发明(设计)人：

陈军成陈丛笑

申请人：

申请人地址：

100124 北京市朝阳区平乐园100号

IPC主分类号：

G06Q4004

IPC分类号：

G06N300 G06N700

代理机构：

北京思海天达知识产权代理有限公司 11203

代理人：

沈波

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-06-07	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 40/04 申请日:20220118
2022-05-20	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的金融市场最优交易方法 [P].

周水庚 ;

叶泽坤 ;

邓维杰 ;

关佶红 .

中国专利 :CN110322060A ,2019-10-11

[2]

一种基于深度强化学习的分层决策方法 [P].

朱燎原 ;

包骐豪 ;

夏少杰 ;

瞿崇晓 ;

王宇峰 .

中国专利 :CN115392435A ,2022-11-25

[3]

一种基于深度强化学习的分层决策方法 [P].

朱燎原 ;

包骐豪 ;

夏少杰 ;

瞿崇晓 ;

王宇峰 .

中国专利 :CN115392435B ,2025-12-30

[4]

一种基于深度强化学习的时间序列分类方法 [P].

杨尚明 ;

刘勇国 ;

李巧勤 ;

刘朗 ;

任志扬 ;

陈智 .

中国专利 :CN110826624A ,2020-02-21

[5]

基于深度强化学习的多VSG微电网协调控制方法 [P].

吕振宇 ;

梅诚 ;

李琦 ;

包宇庆 ;

韦绍贤 .

中国专利 :CN118263889A ,2024-06-28

[6]

基于深度强化学习的多VSG微电网协调控制方法 [P].

吕振宇 ;

梅诚 ;

李琦 ;

包宇庆 ;

韦绍贤 .

中国专利 :CN118263889B ,2024-08-13

[7]

基于深度强化学习的列车运行调度优化方法 [P].

李丽娟 ;

杨雪 ;

王欢 ;

张印强 ;

杨世品 .

中国专利 :CN116513273B ,2025-12-02

[8]

一种基于深度强化学习的知识图谱补全方法 [P].

张丽平 ;

徐敏明 ;

钟成宇 .

中国专利 :CN118278510A ,2024-07-02

[9]

基于强化学习算法与时间序列模型的股票交易方法及系统 [P].

黄斐然 ;

梁中铭 ;

罗颂宽 ;

刘炜麟 ;

刘旭扬 ;

刘文骁 .

中国专利 :CN113919944A ,2022-01-11

[10]

基于深度强化学习的多智能体漩涡编队控制方法及系统 [P].

周洁 ;

陈玉锋 ;

王司令 ;

马天力 ;

陈超波 ;

高嵩 .

中国专利 :CN120779957A ,2025-10-14

← 1 2 3 4 5 →