摘要：针对股票量化投资,将深度强化学习中的Deep Q-learning(DQN)模型应用于算法交易,构建端到端的算法交易系统.首先,利用股票技术分析指标设计股票交易环境,从时间尺度扩充特征集;其次,定义智能体交易的奖励函数和动作空间;然后,设计Q网络结构,将支持向量机和极致梯度提升法学习股票历史数据的涨跌信号加入强化学习中;最后,将算法交易系统应用于中国股票市场,并选择招商银行和泰和科技两支股票以及其余4支股票进行验证,从收益率、夏普比率和最大回撤率三方面评价投资绩效,结果表明该算法系统在收益率上有显著提升的同时,最大回撤率有所降低,模型的抗风险能力较高.

摘要：本文首先通过基层一线员工对验电器多年使用情况的反馈,归纳出旧式验电器在日常操作中存在的四个缺点。其后再进一步通过研究分析,对目前旧式验电器进行改良,并深入阐述新型验电器的设计方案与制作过程。