Portfolio Management using Deep Reinforcement Learning
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摘要
本报告提出一种基于深度强化学习的投资组合管理模型，通过对资产权重分配进行优化，实现较传统模型更优的风险调整后收益。模型设计了环境与智能体交互机制，利用包括价格、移动平均和资产相关性矩阵的状态表示，结合深度Q网络训练权重分配策略。回测结果显示该模型在多个加密货币及ETF组合中表现出更高的Sharpe比率，风险更低，表明深度强化学习在资产配置中的应用潜力 [page::0][page::3][page::4][page::6]。
