Advanced Statistical Arbitrage with Reinforcement Learning
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摘要
本报告提出了一种无模型假设的统计套利新框架，通过最小化经验均值回复时间构造均值回复组合，并基于强化学习动态优化交易策略。实证结果显示，该方法在US股市各行业中显著优于传统距离法和OU模型基准，表现出更高的夏普率和累计收益，具备良好的实用价值和鲁棒性 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::9][page::10][page::11]。
