Factor investing with reinforcement learning
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摘要
本文提出了基于Dirichlet分布参数化策略的强化学习方法，用于因子投资组合构建，有效地保持组合权重在单纯形内，适用于长多头限制。通过实证美国股票市场20年数据表明，该方法训练出的策略组合权重极为接近均等权组合，暗示强化学习代理未能充分利用个股特征信息，反映传统财务因子的定价能力较弱且时变性强，强化学习过程揭示市场存在强共因子驱动资产回报波动[page::0][page::1][page::10][page::18][page::24]。
