[討論] 股票當沖模型是否符合MDP的特性？
我有一個股票當沖模型：狀態有6個state，分別為 t、t-1、t-2、t-3的價格對昨日收盤
的值取對數，即 log(Pt/Pc)、log(Pt-1/Pc)、 log(Pt-2/Pc) 、 log(Pt-3/Pc)；另外兩
個則是t時間的價格(標準化)和部位(-1、0、+1)。動作有三個：買進(+1) 、賣出(-1)
、不動作(0) 。
教科書說MDP(Markov Decision Process)是強化學習(Reinforcement Learning)的一項重
要性質，因為有了這個性質，我們才能只針對當前的狀態作出動作選擇，而無需去考慮以
前的狀態。請問這個模型是否符合MDP的特性？
請不要拿『股票漲跌可預測嗎？』這種哲學問題，或『影響股價的因素不僅是歷史股價，
還有更多的因素，如公司的近况、總經數據 …』這類社會科學的觀點來討論，請針對數學
模型來討論，謝謝。
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