本發(fā)明公開了基于深度強化學習的新型量化交易系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，系統(tǒng)包括增量型數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、預(yù)測模塊、決策模塊以及評分模塊；方法包括：通過AutoEncoder模型對原始數(shù)據(jù)進行特征提取，并將提取到的特征進行歸一化處理和篩選處理，生成增量型數(shù)據(jù)集；對增量型數(shù)據(jù)集進行預(yù)測處理；根據(jù)深度強化學習技術(shù)對預(yù)測處理的結(jié)果進行強化學習，生成狀態(tài)?動作值函數(shù)的值；生成對預(yù)測處理的輸出值的第一評分結(jié)果，以及對狀態(tài)?動作值函數(shù)的值的第二評分結(jié)果。本發(fā)明提升了訓練數(shù)據(jù)的維度、預(yù)測的精確度和決策準確度；通過本發(fā)明的量化交易系統(tǒng)，提高了交易策略的可靠性，可廣泛應(yīng)用于深度學習技術(shù)領(lǐng)域。