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该代码执行 Spearman 的 rho 测试。 它针对趋势的替代测试向量 V 中趋势缺失的零假设。 测试结果返回 Td = 1 表示正趋势 Td = -1 表示负趋势，即在 alpha 显着性水平拒绝原假设。 Td = 0 表示未能在 alpha 显着性水平上拒绝原假设。

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这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

目前，大多数 DRL 模型事实上还停留在传统的博弈论层面，例如**纳什均衡或零和游戏**等。但随着DRL的发展，传统博弈论方法已经逐渐呈现出不足之处，而同时则有一些新的博弈论方法被纳入到人工智能的程序当中。雷锋网公众号介绍三种深刻影响 DRL 的「新」博弈论方法：平均场博弈（Mean Field Games，MFG）；随机博弈（Stochastic games）；进化博弈（Evolutionary Games，EGT）。本文是对公众号介绍文章的消化再整理：标注按字者，加注标签；关键地方，有粗体和下划线。适合快速而较系统的了解博弈发展状况的读者。