深度强化学习--算法原理与金融实践入门

深度强化学习——算法原理与金融实践入门，将算法原理与金融实践结合，让读者深入理解深度强化学习的原理

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

谢文杰，男，湖南浏阳人，应用数学博士，上海市晨光学者。现任职华东理工大学商学院金融学系副教授、硕士研究生导师、金融物理研究中心成员，主要研究复杂金融网络、机器学习、深度强化学习、金融风险管理等。获2016年度上海市自然科学奖二等奖（4/5），主持完成4项国家或省部级科研项目。

周炜星，男，浙江诸暨人。青年长江学者、上海领军人才、新世纪优秀人才、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星。现任职于华东理工大学商学院、数学学院，二级教授，博士生导师，金融物理研究中心主任。现兼任中国优选法统筹法与经济数学研究会理事、风险管理分会副理事长，中国系统工程学会理事、金融系统工程专业委员会副主任，管理科学与工程学会理事、金融计量与风险管理分会副理事长，中国工业统计教学研究会金融科技与大数据技术分会副理事长，中国数量经济学会经济复杂性专业委员会副理事长，中国复杂性科学学会副理事长。主要从事金融物理学、经济物理学和社会经济系统复杂性研究，以及相关领域大数据分析。