基于深度强化学习的投资组合分配动态优化及优异成果展现

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投资组合优化挑战

投资组合优化向来是金融领域的关键难题，资金需要在不同资产之间进行动态配置，这与投资者的收益和风险相关，传统方法存在诸多局限，其假设与实际情况相脱节，面对复杂的市场环境，适应性显著不足，在多变的市场里，传统方法很难灵活调整，无法满足投资者的需求。

经典的Markowitz框架计算投资组合收益时，是把资产权重和预期收益相乘，在实际动态交易里，市场情况复杂多变，预期收益和实际收益常常差距很大，仅靠预期收益做决策，会使投资者处于被动局面，比如股市出现突然波动时，基于预期的投资组合可能会遭受损失。

现有DRL模型问题

部分学者在使用DRL优化资产配置时失误明显，他们设计深度神经网络时考虑不周到，还忽略了资产权重约束，资产权重约束是指所有资产权重之和须为1，这一约束是保证投资组合合理的基础，一旦被忽略就可能导致投资组合失衡。

当前，DRL模型设计奖励函数主要依据投资组合回报，它在中国股市表现不好。一些研究者为让回测数据好看，采取固定投资权重的方式，这和DRL模型动态调整的初衷完全不一样。比如，有一个模型回测时采用固定权重，可是市场出现变化时，它没办法灵活应对。

新奖励函数探索

研究者们持续探索新的奖励函数，其目的在于提升DRL的资产优化性能，Wu等人定制了用于优化资产配置的夏普比率奖励函数，Almahdi等人把Calmar比率与递归强化学习相结合来优化美国和新兴市场的资产，这些新尝试给资产优化带来了新思路。

本研究提出了夏普比率奖励函数，该函数是专门为Actor - Critic算法设计的，它意义重大，能够增强模型稳定性，还可以优化动态投资组合过程，在市场波动时，稳定的模型能够更好地保护投资者资产，进而让投资组合更合理。

本研究具体应用

本研究是在长仓受限的情况下开展的，运用了DRL模型来优化CSI300成分股投资组合，还将该模型与多种计量经济学优化模型进行了系统对比，这种全方位的对比能够突显DRL模型的优势，经过实际数据验证，可以更清楚地看到不同模型的表现。

研究结果有力地证明了，DRL模型在资产配置优化方面是有成效的。在实际应用中，它可以帮助投资者更好地管理资产。这能够提高收益。例如在投资CSI300时，DRL模型能够根据市场变化动态调整资产权重。

深度强化学习原理

在深度强化学习里，状态空间是代理与环境交互的根基，本研究依据有效市场假说，只用每日资产价格数据来构建状态空间，这种构建方式简便直接，能展现市场的实际状况。

深度强化学习将神经网络与强化学习框架相结合，借助在线统计推断来优化决策策略，其目的是使预期累积奖励最大化，在复杂市场中持续学习并调整策略，从而获取最佳投资回报，比如投资时依据市场实时数据动态调整投资决策。

DRL模型表现优势

PPO算法构建的投资组合展现出良好的风险收益特性，这表明深度强化学习在投资组合管理领域具备巨大的应用潜力，它能够在控制风险的同时，获取较高收益，在市场出现波动时，PPO算法的投资组合能够更稳定地运行。

DRL模型在投资组合优化方面有出色表现，它的年化平均回报率是19.56%，夏普比率为1.5550，这表明它具备卓越的风险调整回报能力，在回测期间，DRL模型的各项指标比传统优化模型更具优势，你是否也想在投资中尝试运用这种深度强化学习模型？

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