简介： 本发明公开了基于深度强化学习的新型量化交易系统及其实现方法，系统包括增量型数据集构建模块、预测模块、决策模块以及评分模块；方法包括：通过AutoEncoder模型对原始数据进行特征提取，并将提取到的特征进行归一化处理和筛选处理，生成增量型数据集；对增量型数据集进行预测处理；根据深度强化学习技术对预测处理的结果进行强化学习，生成状态‑动作值函数的值；生成对预测处理的输出值的第一评分结果，以及对状态‑动作值函数的值的第二评分结果。本发明提升了训练数据的维度、预测的精确度和决策准确度；通过本发明的量化交易系统，提高了交易策略的可靠性，可广泛应用于深度学习技术领域。