典型文献
基于强化学习TD3算法的投资组合管理
文献摘要：
针对投资组合管理问题,设计一种基于深度强化学习TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algo-rithm)双延迟确定性策略梯度算法的投资组合框架,投资者通过观察股票的因子信息做出决策以达到终期收益最大.因子选择上采用LGBM方法选取有效因子,模型训练过程通过数据增强的方法加强对环境的探索能力.选取两组股票做为风险资产,TD3策略在测试时期的年化收益均超过60％,夏普比率均超过2,综合来看TD3策略收益、风险控制、稳定性方面都要显著优于其他对照组(等权重、沪深300指数和DDPG策略),表明该策略在风险与收益的综合指标下有效.
文献关键词：
深度强化学习;投资组合;量化投资
中图分类号：
作者姓名：
陈浩;时正华
作者机构：
河海大学理学院 南京 211100
文献出处：
引用格式：
[1]陈浩;时正华-.基于强化学习TD3算法的投资组合管理)[J].计算机与数字工程,2022(11):2354-2359,2398
A类：
测试时期
B类：
TD3,投资组合管理,管理问题,深度强化学习,Twin,Delayed,Deep,Deterministic,policy,gradient,algo,rithm,确定性策略梯度,策略梯度算法,组合框架,投资者,通过观察,股票,期收,LGBM,有效因子,模型训练,训练过程,数据增强,探索能力,做为,风险资产,夏普比率,风险控制,等权重,DDPG,综合指标,量化投资
AB值：
0.519649
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