Exploratory Mean-Variance Portfolio Optimization with Regime-Switching Market Dynamics
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摘要
本报告研究了带有市场状态切换的连续时间均值-方差投资组合优化问题，提出并解析求解了包含强化学习引导探索的探索性均值-方差带状态切换（EMVRS）模型。设计了基于正交条件的强化学习算法，实现了对市场参数的有效估计。实证结果显示，与传统时序差分学习相比，正交条件学习更优，且EMVRS在真实市场数据中实现了收益均值高且波动率合理的投资表现，为带状态切换的投资组合优化提供了理论与实践结合的新方法 [page::0][page::6][page::16][page::20][page::22]
