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文档摘要

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基于强化学习的多资产交易策略优化

引言

金融市场的复杂程度远超想象。当我们看着屏幕上跳动的K线，面对股票、债券、商品、外汇等多类资产时，传统的交易策略往往显得力不从心——均值方差模型依赖静态假设，风险平价策略难以应对突发波动，技术分析又困于主观判断的局限。这时候，我总会想起几年前参与量化交易团队时的场景：为了优化一个跨市场套利策略，我们熬了三个通宵调整参数，结果回测时在“黑天鹅”事件中依然亏损惨重。那一刻，我意识到市场的非线性、动态性和多资产间的复杂关联，可能需要一种更“聪明”的算法来应对——强化学习，这个能通过试错不断优化决策的人工智能分支，或许就是破局的关键。

一、强化学习与多资产交易的底