量化研究系列報告之二十六：強化學習視角下的倉位管理，框架構(gòu)建與實證檢驗.pdf
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- 時間：2026/06/08
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本文構(gòu)建了基于強化學習視角的倉位管理框架，將倉位管理重新定義為固定調(diào)倉周期下的動態(tài)決策問題，旨在解決傳統(tǒng)監(jiān)督學習在路徑依賴和連續(xù)決策上的局限。研究采用近端策略優(yōu)化（PPO）算法，通過端到端訓練架構(gòu)，整合基準指數(shù)特征、相關(guān)資產(chǎn)特征及指數(shù)成分股特征構(gòu)建狀態(tài)空間，其中引入CDAP指標細化風險狀態(tài)刻畫。模型設(shè)計了包含區(qū)間超額收益、風險懲罰、單步改善及倉位約束的綜合獎勵函數(shù)，并將動作空間離散化為倉位變動選項，以符合實盤交易約束。實證檢驗顯示，模型輸出的原始調(diào)倉信號具備有效預(yù)測信息，在“倉位延續(xù)”模式下，策略費后年化收益顯著高于基準，且在下跌市場中展現(xiàn)出較強的風險控制能力。倉位重置測試進一步驗證了原始調(diào)倉信號的信息價值，表明該框架能為指數(shù)增強和資產(chǎn)配置提供穩(wěn)健的量化參考。
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