文件名称：强化因子投资组合的狄利克雷策略-研究论文
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更新时间：2024-06-29 14:20:29
Reinforcement Learning Factor
本文旨在结合因子投资和强化学习（RL）。 代理通过依赖于公司特征的顺序随机分配来学习。 使用狄利克雷分布作为驱动策略，我们推导出策略梯度和性能度量的分析属性的封闭形式。 这使得 REINFORCE 方法的实施成为可能，我们在美国股票的大型数据集上执行该方法。 在大量的实施选择中，我们的结果表明基于 RL 的投资组合非常接近等权重 (1/N) 分配。 这意味着代理学会了对各种因素保持*不可知*。 这部分地与横截面回归一致，显示收益与公司特征之间的关系存在强烈的时间变化。