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ViperQ：用拍卖市场理论做订单流模式识别的强化学习交易系统
研究提出ViperQ强化学习交易系统，其状态表示显式构建自拍卖市场理论原语（成交量控制点、价值区位置、低成交量节点、累计成交量差背离等），组成20维向量。采用前景理论非对称奖励训练PPO智能体，在未见过的机构tick数据上实现TSLA +163.6%、NVDA +116.5% ROI（零杠杆）。
arXiv cs.AI48 天前
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研究提出ViperQ强化学习交易系统，其状态表示显式构建自拍卖市场理论原语（成交量控制点、价值区位置、低成交量节点、累计成交量差背离等），组成20维向量。采用前景理论非对称奖励训练PPO智能体，在未见过的机构tick数据上实现TSLA +163.6%、NVDA +116.5% ROI（零杠杆）。