ACCELERATED PORTFOLIO OPTIMIZATION AND OPTION PRICING WITH REINFORCEMENT LEARNING
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摘要
本论文提出了一种基于强化学习（PPO算法）动态调整区块预处理器大小的迭代求解器框架，用于加速组合优化及期权定价中的大型线性系统求解。实验证明，该方法在不同规模和密度的真实投资组合和期权定价数据上均显著提升收敛速度，尤其对非对称及条件数较差的矩阵效果突出，优化了计算效率，适用于实时资产配置和定价任务 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7]。
