HYBRID LSTM AND PPO NETWORKS FOR DYNAMIC PORTFOLIO OPTIMIZATION
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摘要
本报告提出一种将LSTM预测与PPO深度强化学习相结合的混合投资组合优化框架，该框架在2018–2024年多资产周频数据上进行回测，结合Top-K稀疏化投组构建与交易成本调整评估，结果显示混合模型在年化收益和回撤恢复能力上优于单一模型与被动基准，从而证明预测驱动的策略能显著提升强化学习分配的收益性与稳健性。[page::6][page::7][page::9]
