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使用多代理强化学习进行投资组合管理.pdf

上传人: 张** 编号:167590 2024-06-15 20页 2.63MB

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Ayesha Nasim是一位在AI和ML领域有丰富经验的高级工程师,她在Allegis Group担任MLOps工程师。本次演讲主要围绕使用AI进行股票投资组合管理。Nasim开发了一个基于多智能体强化学习的自动化股票投资组合管理系统,该系统利用了来自S&P的10只稳定和波动性股票,结合了领先、落后和同时技术指标以及新闻报道的情绪。结果显示,与基准相比,最稳定和最不稳定的5只股票的累计回报分别提高了约35.34%和53%,而最波动的5只股票的累计回报下降了约8.56%。此外,她还开发了一个基于生成AI的股票推荐系统,该系统通过链式模块的Langchain提供基于RAG和ReAct的推荐,以消除虚构并确保高质量输出。最后,Nasim指出,结合预测和生成AI模型可以充分利用两者的优势,在自主股票投资组合管理系统中发挥重要作用。
"AI在股票投资中的实际应用" "多代理强化学习如何改变投资策略" "基于生成式AI的股票推荐系统如何工作"
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