基于深度强化学习动态优化投资组合

文章预览

1 引言 近年来，人工智能（AI）在技术领域取得了显著进步，特别是在自然语言处理方面。OpenAI开发的ChatGPT凭借其卓越的语言理解和生成能力，引发了关于AI潜力的广泛讨论。该系统的成功主要归功于“基于人类反馈的强化学习”（RLHF），这一创新方法通过将人类反馈整合到强化学习过程中，显著提升了AI系统的性能和一致性。RLHF的技术基础是深度强化学习（DRL），这是一种高级机器学习范式，结合了深度学习和强化学习的方法。尽管DRL在自然语言处理领域展现了显著效果，并在游戏AI和机器人控制等领域展现出巨大潜力，但其在金融领域的应用仍主要处于探索阶段，特别是在复杂的投资组合优化领域。 投资组合优化是金融领域的一个基本挑战，专注于根据投资决策系统地分配资金于多种资产，通过动态调整投资组合资产权重来实现。传统的投资 ………………………………