公开(公告)号：CN118552308A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410464884.X

申请日：2024-04-17

Applicant: 厦门大学平潭研究院

Inventor： 林凡 ,  丁威 ,  林元国

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q40/06 ,  G06N3/092 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及一种投资组合优化方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集待分析股票市场的交易区间内各股票的新闻数据；计算股票在每个交易日的情绪分数，并转换为股票情绪分数向量；将距离当前交易日最近的k个历史交易日的股票价格特征与股票情绪分数向量相结合，作为强化学习中当前交易日的状态；构建强化学习模型，将当前交易日的状态作为策略网络的输入，设定动作为当前交易日开始时的投资组合权重向量，结合当前交易日的价格变化向量设定奖励；通过历史状态转移数据对强化学习模型中的模型参数进行优化，得到训练好的投资组合优化策略。本发明充分发掘财务数据的复杂性和非线性特征，提高了模型在优化投资组合时的稳定性和效率。

公开(公告)号：CN117808637A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311659727.6

申请日：2023-12-05

Applicant: 集美大学 ,  厦门大学平潭研究院 ,  厦门理工学院

Inventor： 林元国 ,  林凡 ,  丁威 ,  陈梅玉 ,  苏锦河 ,  林超

IPC: G06Q50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明涉及一种基于GPT和多智能体强化学习的智能导学方法，包括：S1：接收用户信息；S2：根据用户信息，基于多智能体系统对用户进行智能体匹配，智能体匹配过程采用GPT模型，得到符合用户学习需求的智能体；S3：将匹配到的智能体用于用户与多智能体系统的交互学习；S4：对各用户的学习结果进行评估；S5：根据学习评估结果，对智能体的策略网络进行优化调整。本发明实现智能导学中不同智能体之间的协同合作，提高用户的学习效率和交互体验。