这篇论文提出了一种整合了细粒度数据和周期性信号的深度强化学习框架，用于高频做市策略。该框架利用一个细粒度环境和一个延迟感知代理来学习来自事件驱动的限价单簿数据的细粒度信息，同时设计了一个特征提取框架来学习来自周期性市场数据的预测性信息。然后，将来自细粒度数据和周期性数据的这两部分信息嵌入到深度强化学习模型的训练阶段中，以提高做市策略的性能。
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