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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第二百二十七篇，文獻(xiàn)設(shè)計(jì)了一個(gè)先進(jìn)的投資組合配置框架，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得資產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)模式，并通過WaveNet對(duì)跨資產(chǎn)依賴性進(jìn)行建模，結(jié)合DRL方法求解多期Bellman方程，獲得最優(yōu)長期投資組合配置。在不同持有期、風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)、交易成本和不同指數(shù)上進(jìn)行實(shí)證測(cè)試后，發(fā)現(xiàn)該方法較為優(yōu)越?；氐絿鴥?nèi)市場(chǎng)，我們也可以應(yīng)用類似的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行組合構(gòu)建。
　　投資者的長期優(yōu)化問題
　　傳統(tǒng)的投資組合選擇方法通?？紤]單期收益。Markovitz（1952）開創(chuàng)了均值-方差優(yōu)化模型，是投資組合理論的基礎(chǔ)。
　　文獻(xiàn)提出一個(gè)基于DRL（含CNN和WaveNet）的投資組合框架來解決高維多周期環(huán)境下的優(yōu)化問題，所設(shè)計(jì)的投資組合策略框架主要包括三個(gè)組成部分。首先，采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的序列信息來捕捉每種資產(chǎn)價(jià)格中的動(dòng)態(tài)模式。其次，使用WaveNet對(duì)投資組合中資產(chǎn)之間的交叉依賴性進(jìn)行建模，這在高維環(huán)境中尤為重要。最后，將以上兩大部分作為DPG模型的輸入來優(yōu)化投資組合配置，將該方法表示為MP-Adv-DRL-Cor。
　　實(shí)證結(jié)果
　　投資組合的盈利能力隨著投資期限的延長而增加，同時(shí)年度波動(dòng)率也上升。風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)λ的增加意味著投資者更傾向于選擇保守策略以降低投資組合風(fēng)險(xiǎn)。這種偏好導(dǎo)致交易頻率和投資活動(dòng)減少，獲得高額年回報(bào)和高夏普比率的可能性受到限制。交易成本的存在主要影響投資組合的盈利能力，而不會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)，它還對(duì)投資組合的換手率產(chǎn)生重大影響。在存在交易成本的情況下，投資者在投資機(jī)會(huì)隨時(shí)間變化時(shí)調(diào)整投資組合權(quán)重的動(dòng)機(jī)減少。
　　通常，MP-Adv-DRL-Cor方法的業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)于其他比較方法。對(duì)于持有期h=1，交易成本ξ=0.05%和風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)λ=0.1的條件下，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不一定優(yōu)于等權(quán)重的簡(jiǎn)單方法。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。