深度投资组合管理中的对比学习和奖励平滑——“学海拾珠”系列之一百八十四
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摘要
本报告提出基于深度强化学习的投资组合管理框架，结合对比学习和奖励平滑技术提升智能体在面对不确定资产价格走势时的泛化和稳健性。通过在美国股市和加密货币市场实证，模型相较传统和其他DL方法表现出更高的投资组合价值与夏普比率，尤其在下跌市场中平滑奖励发挥正则化作用，有效减少过拟合和波动风险。消融研究及与TS2VEC的比较进一步验证了对比学习与奖励平滑的协同效益 [page::0][page::4][page::12][page::14]。
