《基于深度强化学习DDPG算法的投资组合管理》

摘要:将深度强化学习技术应用于投资组合管理，采用深度强化学习中的深度确定性策略梯度DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)算法，通过限制单只股票的投资权重，分散风险，并采用丢弃算法(Dropout)，即在训练模型时随机丢弃节
点，解决过拟合问题。以中国股市为例，选取16只中证100指数成分股作为风险资产进行实验。结果表明，本文基于深
度强化学习方法构建的投资组合，在实验期间的价值增幅显著高于对照组(等权重组合)，2年达到65%，约为对照组的
2．5倍，表明了本文方法的有效性。而且通过进一步实验，表明了当用于训练的数据离测试数据时间越近，则本文构建的
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