01基于强化学习的组合优化在指增策略中的应用证券研究报告叶尔乐S0100522110002韵天雨S01001221200022024年06月17日请请务务必必阅阅读读最最后后一一页页免免责责声声明明01什么是强化学习？02StockFormer强化CONTENTS目学习交易策略录03模型实证与分析请务必阅读最后一页免责声明04总结与思考05风险提示证券研究报告101.什么是强化学习？证券研究报告2请务必阅读最后一页免责声明01什么是强化学习？1.1强化学习•强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来训练智能体，使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。其目标是通过试错学习（trial-and-error）找到最优策略，使得在长时间内累积的奖励最大化。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境的互动不断学习，通过奖励和惩罚来调整其策略，以便在长期内获得最大回报。•在强化学习中，数据是在智能体与环境交互的过程中得到的。如果智能体不采取某个决策动作，那么该动作对应的数据就永远无法被观测到，所以当前智能体的训练数据来自之前智能体的决策结果。因此，智能体的策略不同，与环境交互所产生的数据分布就不同。强化学习概念状态State动作1->数据分布1智能体行动Action智能体Agent动态环境动作2->数据分布2Agent奖励Reward环境……动作n->数据分布n证券研究报告资料来源：民生证券研究院3请务必阅读最后一页免责声明01什么是强化学习？1.1强化学习•强化学习有很多类别，主要分为依赖模型的强化学习（如AlphaGo）与无模型强化学习；多数强化学习模型并无依赖模型，即不尝试理解或预测环境的动态（如状态转移概率和奖励结构），而是直接从与环境的交互...
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