量化投資作為金融科技的創(chuàng)新形式之一，其利用數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機科學等定量方法來制定投資策略和決策的投資方法，其主要目標是通過分析大量的市場數(shù)據(jù)和歷史價格走勢，以找到可預測的模式和趨勢，從而優(yōu)化投資組合，降低風險，提高收益。相較于傳統(tǒng)金融交易策略，量化投資通常采用計算機程序自動執(zhí)行交易，以減少人為情感因素的干擾，提高交易效率。但由于金融市場受社會、政治、經(jīng)濟和文化等多種外在因素的影響，導致金融數(shù)據(jù)具有高維度、高噪聲、非線性等特點，使得傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學方法對數(shù)據(jù)中有效信息的提取能力非常有限，很難把握突發(fā)事件背景下金融市場的非平穩(wěn)動態(tài)和復雜的交互作用。人工智能技術的發(fā)展為金融時間序列建模以及穩(wěn)健投資組合的構建提供了新方法。特別是自2015年AlphaGo在圍棋比賽中取得里程碑式的勝利，深度強化學習算法展現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢，在處理復雜的決策問題方面已經(jīng)展示出巨大潛力，并受到來自各個領域研究者的廣泛關注。深度強化學習算法是將深度學習的感知理解能力與強化學習的決策能力相結合，實現(xiàn)了端到端的學習，是一種更加接近人類思維方式的人工智能方法。因此，本書擬通過對深度學習及深度強化學習算法進行深入研究，并對其進