【摘 要】
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过去文献中,学者们直接使用股票层面数据去训练强化学习智能体（agent）。但是由于市场环境是高度复杂、非线性的,智能体无法从高维股票中找到高效的交易策略。因此本文提出构造几种常见的投资组合以降低市场噪音,以投资组合作为交易对象来训练深度强化学习网络,从而获得有效的交易策略。实证结果表明,基于投资组合进行交易要优于要交易的投资组合对象。并发现智能体能够有效识别买入卖出时机,以及在适当时机将资本从低收
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过去文献中,学者们直接使用股票层面数据去训练强化学习智能体（agent）。但是由于市场环境是高度复杂、非线性的,智能体无法从高维股票中找到高效的交易策略。因此本文提出构造几种常见的投资组合以降低市场噪音,以投资组合作为交易对象来训练深度强化学习网络,从而获得有效的交易策略。实证结果表明,基于投资组合进行交易要优于要交易的投资组合对象。并发现智能体能够有效识别买入卖出时机,以及在适当时机将资本从低收益资产转移到高收益资产。而且,相对比于基于股票层面进行交易在年化收益、夏普率等指标上有明显的提升。本文还对比了不同演员评论家网络,发现DDPG,SAC,在市场上升趋势时期表现良好,并且DDPG在市场反弹时能够准确捉住入场机会。而PPO则是应对市场风险能力更强。本文基于20年新冠肺炎对美股强烈冲击的影响,提出了市场波动因子修正交易。在市场波动因子加入后,交易策略的所有评价指标都有明显的提升,尤其是最大回撤和年化波动率。最后本文尝试对不同优化策略进行组合优化,但是仅在最大收益和年华利润率有显著提升。
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