本發(fā)明公開了一種基于k線聚類和強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)金融時間序列預(yù)測方法，先獲取金融數(shù)據(jù)，對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行K線化處理，并K線化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到當(dāng)前匹配周期內(nèi)的K線數(shù)據(jù)；采用Kmeans聚類算法、FCM聚類算法或基于數(shù)據(jù)密度的在線聚類方法對K線各個子部分進(jìn)行聚類；將聚類結(jié)果輸入到深度強化學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的深度強化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行金融交易。本發(fā)明將金融數(shù)據(jù)進(jìn)行K線化，并對K線各子部分進(jìn)行聚類，將聚類結(jié)果輸入到深度強化學(xué)習(xí)模型，得到基于分解k線聚類的深度強化學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)了實時金融交易價格的在線自適應(yīng)預(yù)測。