1.數據采集和預處理：需要采集適當的股票市場數據，如歷史股價、市盈率、市凈率、交易量等等，同時進行數據預處理，例如使用技術分析指標來計算技術指標，如MACD、RSI等等。
2.強化學習算法選擇：在強化學習中，決策者（即智能交易系統）需要在不斷的與外界交互中獲得獎勵，以優化其行動策略。市場中不斷變化的股價和各種因素構成了其環境，需要選擇合適的強化學習算法，在不斷地試錯和優化中建立可靠的機器學習模型。
3.特征選擇和建模：根據歷史數據和選定的強化學習算法，確定合適的特征集合並訓練模型。特征集合的選擇應該包括與股票市場相關的各種信息，如技術分析、基本面分析和市場情緒等等。
4.策略測試和優化：建立好機器學習模型後，需要對其進行測試和優化。在測試期間，使用歷史數據進行回測來評估模型表現，從而確定交易策略並優化模型。
5.實時交易：確定好策略後，在實時交易中應用模型，進壹步改進模型並優化交易策略，提高模型的表現。同時，應註意風險控制和財務管理等方面的問題。
以上是使用深度強化學習進行股票交易決策的基本流程。需要註意的是，這個過程需要涵蓋多個領域的知識，如強化學習、機器學習、大數據分析和金融學等等。