本文探讨了强化学习在量化交易中的应用，并提出了一个基于强化学习的交易算法案例研究。结果表明，强化学习可以成为量化交易的强有力工具，有潜力胜过传统的交易算法。强化学习在量化交易中的应用代表了一个有前途的研究领域，未来的工作可以探索使用其他强化学习算法，加入额外的数据源，并测试其在不同的资产类别上的情况。我们的研究表明，利用强化学习在量化交易中具有潜力，并强调在这一领域继续研究和发展的重要性。通过开发更复杂、更有效的交易系统，我们可以提高金融市场的效率，为投资者产生更大的收益。

Apr, 2023

本论文从计算机科学的角度调查了强化学习领域，包括历史、现状和实践应用等方面，并重点探讨了强化学习中的中心问题，如平衡探索和利用、马尔可夫决策理论、延迟强化学习等。

May, 1996

本文提出了强化学习中的课程学习框架，并使用此框架对现有的课程学习方法进行分类和研究，以找出未解决的问题并提出未来研究的方向。

Mar, 2020

本文介绍了强化学习在金融科技中的具体应用，通过对比其他算法表明，强化学习在各类金融决策挑战中有着优异的表现，涉及领域包括投资组合优化、信用风险缩减、Robo-advising 等。

Apr, 2023

本文介绍了一种名为 FinRL 的开源框架，它利用深度强化学习算法实现智能交易，精细调整了当前最先进的 DRL 算法和通用奖励函数，并提供了多个精细化的教程，方便用户进行自定义操作。

Nov, 2021

为了克服弱数据效率、泛化能力有限、安全保障缺失、解释性差等因素导致强化学习在实际应用中面临的挑战，该论文提出了一种集成结构信息的方法来提高 RL 算法的性能和效率，并将结构信息的不同模式进行了分类，并提供了设计模式方面的新视角。

Jun, 2023

调查了深度强化学习中迁移学习方法的最新进展，提供了对目标，方法，兼容强化学习骨架以及实际应用等方面分析的框架，并从强化学习的角度探讨了迁移学习与其他相关话题之间的联系和潜在挑战。

Sep, 2020

在这项研究中，我们提出了一种用于算法交易的强化学习（RL）算法，该算法基于来自学习预测模型的信号并解决了在薄交易金融市场和不同资产市场中交易策略必须考虑更难改变的持仓的长期影响这些挑战。我们在马来西亚证券交易所 20 多年的股票数据上测试了我们的算法。

Jul, 2023

本篇综述论文将积极介绍深度强化学习与可解释机器学习的交叉，比较了先前的方法，提出了一种补充，阐明了深度学习对智能机器人控制任务的适用性，强调机器学习与人类知识相互融合提升学习效率和性能的意义，并评估了未来 XRL 研究面临的挑战和机遇。

Nov, 2022

本文是对强化学习领域的实际应用、机遇和挑战进行较为温和的讨论，涉及深度学习、机器学习和人工智能等多个方面，并且重点考虑了强化学习在产品与服务、游戏、推荐系统、机器人技术、交通、金融和经济、医疗保健、教育、组合优化、计算机系统、科学和工程等方面的应用。其中也讨论了强化学习面临的基础、表达、奖励、探索、模型、仿真、计划、基准测试、离线学习、元学习、可解释性、约束、软件开发和部署、商业化等多个挑战。最后，本文试图回答 “为什么强化学习在实践中并没有被广泛采用？” 和 “什么时候强化学习有用？” 两个问题。

Feb, 2022