最近，通过学习动态金融市场中的空间和时间信息，采用深度学习或强化学习方法对投资组合进行优化。然而，在大多数情况下，现有的方法可能会根据传统价格数据产生偏斜的交易信号，由于大量市场噪音，这可能导致投资回报和风险无法平衡。因此，本文提出了一种多智能体和自适应投资组合优化框架，集成了注意机制和时间序列，即 MASAAT，其中创建了多个交易智能体以观察和分析价格序列和方向变化数据，以识别不同粒度级别上资产价格的显著变化，从而增强价格序列的信号噪声比。通过重构金融数据的令牌序列，每个智能体的基于注意力的横截面分析模块和时间分析模块可以有效捕捉资产之间的相关性和时间点之间的依赖关系。此外，将投资组合生成器集成到所提出的框架中，以融合空间 - temporal 信息，然后总结所有交易智能体建议的投资组合，生成新的合奏投资组合，以减少偏斜的交易行为，并平衡整体回报和风险。实验结果清楚地表明，与许多知名的投资组合优化方法相比，MASAAT 框架在 DJIA、S&P 500 和 CSI 300 三个具有挑战性的数据集上取得了令人印象深刻的增强效果。更重要的是，我们的提案在未来的研究中具有许多潜在优势应用。

Apr, 2024

本文提出了一种基于元学习和深度增强学习的投资组合管理方法 MetaTrader，通过模仿不同的专家策略来获取适应不同市场的交易策略，并学习元策略来决定最适合的策略。实证结果表明，MetaTrader 在平衡利润和风险方面显著优于现有的基线模型，并通过彻底的消融研究验证了该方法组成部分的有效性。

Sep, 2022

使用深层强化学习的自主交易代理设计动态投资组合优化模型，通过模型无关机器学习模块、生成式对抗数据增强模块以及行为克隆模块实现训练，对历史金融市场数据进行模拟交易，证明该模型相较于先前的交易策略是稳健的、盈利的和风险敏感的。

Jan, 2019

本研究论文探讨了深度强化学习（DRL）在无市场偏见的资产类组合优化中的应用，将行业级方法与量化金融相结合。本文通过我们强大的框架实现了这种融合，不仅融合了先进的 DRL 算法与现代计算技术，还注重严格的统计分析、软件工程和法规合规性。据我们所知，这是第一项将金融强化学习与机器人学和数学物理领域的模拟到真实方法相结合的研究，从而为我们的框架和论证带来了独特的视角。我们的研究通过引入 AlphaOptimizerNet，一个专有的强化学习代理（和相应的库），达到高风险回报优化的目的，并且适用于各种资产类别和现实约束条件。这些初步结果突显了我们框架的实际有效性。随着金融行业越来越倾向于先进的算法解决方案，我们的研究将理论进展与现实适用性相结合，为这个技术驱动的未来提供了一个确保安全和稳健标准的模板。

Feb, 2024

该论文调查了多智能体系统中学习最优控制的复杂性，旨在深入理解多智能体应用的机遇和挑战，为研究人员和从业者提供有价值的观点，以促进该领域的发展。

Dec, 2023

通过使用多智能体强化学习模型，对加密货币市场进行建模和仿真，该模型根据 2018 年至 2022 年间 Binance 交易的 153 种加密货币的每日收盘价进行校准，利用市场价格和加密资产基本价值的近似值进行资产价格估值，从而精确模拟加密货币市场的微观结构和关键市场行为。

Feb, 2024

本文提出了一个具有 EIIE 拓扑结构、PVM、OSBL 方案和完全利用和显式奖励函数的基于深度强化学习的组合策略金融投资组合管理框架，该框架需要使用 CNN、RNN 或 LSTM，通过在加密货币市场上进行三次回测实验，与其他相比，实现了最好的投资回报。

Jun, 2017

提出了一系列用于对付高波动性、高代价探索、多智能体交互等具有挑战性的贸易市场的强化学习算法，并将其应用于多智能体环境。这些算法不仅考虑风险意识、扰动下的鲁棒性和低学习方差，还进行了实证博弈理论的扩展。

Jul, 2021

这项研究开创性地应用了多智能体强化学习（MA RL）框架与最先进的异步优势演员 - 评论家（A3C）算法，结果表明此方法可以更广泛和更快地探索不同的货币对，显著提高交易收益。此外，代理可以在较短时间内学习到更有利可图的交易策略。

May, 2024

近年来，深度强化学习在在线组合选择中的应用得到了广泛的关注。我们提出了一个新的培训和评估过程以评估古典深度强化学习算法在组合管理中的表现，发现大多数深度强化学习算法不够健壮，策略泛化能力差，在回归测试期间很快退化。

Jun, 2023