QTMRL: An Agent for Quantitative Trading Decision-Making Based on Multi-Indicator Guided Reinforcement Learning
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摘要
本报告提出QTMRL，一种结合多维技术指标与优势演员-评论家(A2C)强化学习算法的智能量化交易代理。基于标普500 16只代表性股票23年数据，构建多指标数据集，设计轻量级RL框架，实现动态市场环境下自适应投资决策。实验证明，QTMRL在盈利能力、风险调整及下行风险控制上均优于包括ARIMA、LSTM等9种基线模型，展现良好泛化能力与稳健性 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
