本文提出了一种基于强化学习的投资组合优化系统，使用 Sharpe 比率和 ESG 评分作为效用函数，使用遗传算法进行参数优化，超越了现有的强化学习方法。

Jun, 2022

通过比较三种投资组合优化方法的表现，本文提出了一种基于强化学习的组合设计方法，利用印度股市历史数据进行训练和测试，并使用年回报、年风险和夏普比率等指标进行了比较。

May, 2023

该研究基于改进的均值 - 方差模型实现了面向社会责任投资者的投资组合优化，考虑了环境、社会和治理等方面的因素，并在收益率和投资组合的平均 ESG 得分之间做出了权衡。

May, 2023

本文基于强化学习研究了一个基于离散时间的均值方差模型，与其在连续时间中的对应物相比，离散时间模型对资产收益分布作出了更一般的假设。使用熵来衡量探索成本，我们得出了最优投资策略，其密度函数也是高斯型的。另外，我们设计了相应的强化学习算法。模拟实验和实证分析表明，我们的离散时间模型在分析实际数据时比连续时间模型具有更好的适用性。

Dec, 2023

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

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

对于以深度强化学习（DRL）为基础的环境、社会和治理（ESG）金融投资组合管理，重点研究了 ESG 评分市场监管的潜在益处。研究结果表明，在以 ESG 评分为基础的市场监管中，DRL 代理在表现上优于标准的道琼斯工业平均指数（DJIA）市场设置，并且 ESG 因素在投资组合管理决策中起到重要作用。

Jun, 2023

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

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

本文探讨了深度强化学习在优化股票交易策略方面的潜在性，并证明了所提出的深度强化学习方法在夏普比率和累积回报方面优于道琼斯工业平均指数和传统的最小方差组合策略。

Nov, 2018