基于飞桨平台的A股连板策略预测  

唐静 刘旗 薛佳敏 彭络 吴金洲  

湖南应用技术学院，湖南常德，415100；  

摘要：金融科技发展与大数据普及，使量化交易策略预测在股票交易中的重要性愈发凸显。本研究聚焦A股市场连板策略，借助飞桨平台，采用强化学习与深度学习相结合的预测模型开展策略实证研究。在飞桨平台上，构建了涵盖数据处理、策略学习、策略验证及策略优化的完整框架。通过获取公开A股市场数据与连板信息，运用该模型进行策略预测。实证结果显示，相较于传统统计模型，此模型在收益率和夏普比率上优势显著，能有效预测连板策略，实现更高策略收益。飞桨平台的应用意义重大，其简化了模型实现流程，提供了强大计算能力与优化工具，让策略优化过程更高效、可靠。本研究成果对A股市场量化投资实践具有推动作用，能为投资者提供科学、精准的交易决策依据，助力投资者在复杂多变的股票市场中做出更合理的投资决策，提升投资效益。  

关键词：飞桨平台；A股市场；量化交易策略；强化学习；策略优化  

参考文献  

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