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強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法充分模擬了交易決策者與市場的交互關(guān)系，從策略管理、因子組合到交易執(zhí)行，在量化投資的各個(gè)維度都提供了有效的模型和優(yōu)化方法。
　　利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，本文構(gòu)建了基于寬基指數(shù)日頻價(jià)量模型的擇時(shí)策略，遷移至行業(yè)指數(shù)依然有效。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為策略優(yōu)化提供了新思路。
　　智能算法發(fā)展向金融領(lǐng)域滲透是趨勢所向，市場對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)關(guān)注程度提升
　　數(shù)據(jù)與算法快速發(fā)展，算力成本逐漸降低，通用人工智能發(fā)展向垂直領(lǐng)域滲透是趨勢所向，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在其他細(xì)分領(lǐng)域的里程碑式成績加速其在金融領(lǐng)域落地。
　　基于馬爾可夫決策過程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)能充分模擬金融市場
　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的核心，是在馬爾可夫決策過程的基礎(chǔ)上，智能體通過與環(huán)境的交互，從反饋信號(hào)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。智能體依據(jù)環(huán)境狀態(tài)，采取某種動(dòng)作，對(duì)環(huán)境造成影響。隨后，環(huán)境下一刻的狀態(tài)和該動(dòng)作產(chǎn)生的獎(jiǎng)勵(lì)將反饋給智能體。智能體的目標(biāo)是盡可能多地從環(huán)境中獲取總獎(jiǎng)勵(lì)，總獎(jiǎng)勵(lì)的定義是折現(xiàn)方式計(jì)算下的未來獎(jiǎng)勵(lì)之和。這種智能體-環(huán)境交互的情景能充分模擬交易決策者與市場的關(guān)系。
　　從組合管理到交易執(zhí)行，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用市場廣闊
　　在策略層面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法針對(duì)傳統(tǒng)多因子模型的因子失效，以及傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型退化、過擬合等問題，提供了有效的因子組合、策略組合工具，更好地適應(yīng)市場風(fēng)格切換。在交易層面，以基于策略為代表的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法也提供了直接輸出交易行為的下單算法。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在期權(quán)定價(jià)與對(duì)沖策略也有應(yīng)用?？v觀之下，從投資組合管理到具體的交易執(zhí)行，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在量化投資的多個(gè)領(lǐng)域提升了邊際優(yōu)化的空間。
　　以雙網(wǎng)絡(luò)DQN算法構(gòu)建靈活的單資產(chǎn)擇時(shí)策略有明顯超額
　　本文實(shí)現(xiàn)了基于雙網(wǎng)絡(luò)DQN的單資產(chǎn)擇時(shí)策略，該算法中每隔一段時(shí)間間隔就更新對(duì)動(dòng)作和狀態(tài)價(jià)值評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，這種設(shè)定使得策略動(dòng)態(tài)調(diào)整，及時(shí)適應(yīng)當(dāng)期市場風(fēng)格。以常見規(guī)模指數(shù)作為測試標(biāo)的，中證1000指數(shù)擇時(shí)效果較優(yōu)，在2019至2022年實(shí)現(xiàn)了111.14%的累計(jì)收益，相較于指數(shù)基準(zhǔn)年化超額收益15.6%，最大回撤和年化波動(dòng)率均得到有效控制。以最優(yōu)參數(shù)設(shè)置應(yīng)用于申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)，擇時(shí)策略在11個(gè)行業(yè)指數(shù)上取得了10%以上的年化超額收益，在食品飲料，商貿(mào)零售，建筑裝飾，及交通運(yùn)輸行業(yè)指數(shù)上的風(fēng)險(xiǎn)收益比較高，表明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略框架應(yīng)用于不同標(biāo)的也能實(shí)現(xiàn)有效擇時(shí)，而不僅僅只是在個(gè)別指數(shù)上過度擬合的結(jié)果。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1.本報(bào)告中包含公開發(fā)表的文獻(xiàn)整理的模型結(jié)果，涉及的收益指標(biāo)等結(jié)果的解釋性請(qǐng)參考原始文獻(xiàn)。2.本報(bào)告構(gòu)建的策略框架中所提及的交易均指模擬交易，回測結(jié)果是基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)歸納。3.通過算法構(gòu)建的模型力求自適應(yīng)跟蹤市場規(guī)律和趨勢，但仍存失效可能，模型輸出結(jié)果不作為投資建議，須謹(jǐn)慎使用。