من الصعب تصميم استراتيجيات تداول مربحة وعملية، حيث أن حركات أسعار الأسهم هي مؤشر استوكاستي للغاية، وتتأثر السوق بشدة بالبيانات الفوضوية عبر مصادر مثل الأخبار والوسائط الاجتماعية. تقترب NLP الحالية تعالج إلى حد كبير تنبؤ الأسهم كصنف أو مشكلة في الانحد
ار ولا يتم تحسينها لإجراء قرارات استثمار مربحة. علاوة على ذلك، فإنها لا تضع طراز الديناميات الزمنية لوحدات كميات كبيرة من النص المؤثر الذي يستجيب فيه السوق بسرعة. بناء على أوجه القصور هذه، نقترح نهج تعليمي عميق التعزيز يجعل القرارات تدرك الوقت على الأسهم التجارية أثناء تحسين الربح باستخدام البيانات النصية. تتفوقت طريقةنا على أحدث من بين الفن من حيث العائدات المعدلة بالمخاطر في عمليات محاكاة التداول على معيارين: تغريدات (الإنجليزية) والأخبار المالية (الصينية) المتعلقة بمهارسين رئيسيين وأربعة أسواق مخزون عالمية. من خلال تجارب ودراسات مكثفة، نبني القضية لطرأتنا كأداة للتداول الكمي.
