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龙图腾网获悉上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119359082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411433927.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法是由郑奇兵;庄开宇;李雅设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法，涉及金融量化和强化学习领域，所述方法包括：步骤1、输出BEG的token，并将当前环境状态作为特征输入给策略梯度网络，输出下一个token；步骤2、更新当前环境状态，再输入给策略梯度网络，输出下一个token；步骤3、重复步骤2，直至生成一个完整的alpha因子式；步骤4、将完整的alpha因子表达式放入alpha因子池中，分配随机权重；再将alpha因子池中的所有因子输入到非线性神经网络中进行回归训练，确定每个alpha因子的权重；步骤5、组成一个具有协同作用的总的alpha因子，并将互信息系数作为奖励函数；步骤6、根据奖励函数，用蒙特卡洛方法更新策略梯度网络；重复步骤1~5，直到得到一个有效的预测结果。

本发明授权利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用强化学习生成非线性协同金融产品alpha因子的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、输出序列指示符中表示开始生成alpha因子式的token，使得当前环境状态变为含有一个BEG的token的所述alpha因子式，并将所述当前环境状态作为特征输入给策略梯度网络，所述策略梯度网络会输出下一个token； 步骤2、更新所述当前环境状态，变为含有两个token的所述alpha因子式，再将所述当前环境状态输入给所述策略梯度网络，所述策略梯度网络会再输出下一个token； 步骤3、重复所述步骤2，直至生成一个完整的所述alpha因子式，则所述策略梯度网络输出表示结束的SEP的token，代表生成一个完整的alpha因子表达式； 步骤4、将生成的所述完整的alpha因子表达式放入alpha因子池中，并分配一个随机初始化的权重；再将所述alpha因子池中的所有因子作为特征，输入到非线性神经网络中进行回归训练，损失函数为所述非线性神经网络的输出和未来价格走势的均方误差；训练完成后，确定所述alpha因子池中每个alpha因子的权重； 步骤5、所述非线性神经网络完成训练后，将各个alpha因子乘以各自的权重，组成一个具有协同作用的总的alpha因子，并将所述总的alpha因子与未来价格走势的互信息系数作为PPO算法的奖励函数，也即目标函数；如果两者的所述互信息系数接近1，代表所述策略梯度网络生成一个好的alpha因子，则提升所述策略梯度网络作出相应动作的概率；如果两者的所述互信息系数接近0，代表所述策略梯度网络生成一个不好的alpha因子，则降低所述策略梯度网络作出相应动作的概率； 步骤6、根据所述奖励函数，用蒙特卡洛方法更新所述策略梯度网络；更新完之后，所述策略梯度网络会重复所述步骤1~步骤5，循环往复，直到得到一个满足预先设定阈值的结果，从而获得一个所述策略梯度网络和一个具有协同作用的所述alpha因子池。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学宁波人工智能研究院，其通讯地址为：315012 浙江省宁波市海曙区甬水桥路99弄118号甬水桥科创中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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