【摘 要】
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当前国内金融市场的投资交易已从基于传统技术分析等方法的主观交易逐渐转向基于程序化的量化策略交易。股票市场已有大量量化策略的研究工作，但针对期货市场的量化交易策略的研究还不足，已有策略在日内高频交易中的投资回报和风险控制还有待优化。为提升期货高频量化策略的盈利和风控能力，文中设计一种期货交易环境，将1 min时间粒度的高频K线作为环境状态，针对期货交易中持仓状态和交易操作构建相应的动作空间及算法；采
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当前国内金融市场的投资交易已从基于传统技术分析等方法的主观交易逐渐转向基于程序化的量化策略交易。股票市场已有大量量化策略的研究工作，但针对期货市场的量化交易策略的研究还不足，已有策略在日内高频交易中的投资回报和风险控制还有待优化。为提升期货高频量化策略的盈利和风控能力，文中设计一种期货交易环境，将1 min时间粒度的高频K线作为环境状态，针对期货交易中持仓状态和交易操作构建相应的动作空间及算法；采用基于LSTM的深度强化学习模型LSTM-Dueling DQN，使其更适用于处理序列输入的状态空间，并显著提升模型的学习速度。对DQN、Double DQN、基于全连接神经网络的Dueling DQN（FF-Dueling DQN）三个基准模型进行实验对比，得到文中构建的交易策略在四个黑色系商品期货交易中累计收益率最高达到43%，年化收益率达到153%，最大回撤控制在10.7%以内。实验结果表明，所提策略在震荡行情和趋势行情中都能实现超出业绩基准的超额收益。
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