基于強化學習PPO算法的上市公司投資組合管理

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［摘 要］傳統(tǒng)的投資組合管理方法往往依賴于經(jīng)驗規(guī)則或數(shù)學模型，難以充分利用市場信息和動態(tài)調(diào)整投資策略。為了解決這一問題，文章提出一種基于強化學習PPO（Proximal Policy Optimization）算法的新方法。使用上市公司的歷史數(shù)據(jù)進行訓練和測試，與傳統(tǒng)投資策略和其他強化學習算法進行比較，實驗結(jié)果表明，基于強化學習PPO算法的投資組合管理方法在投資回報率和風險控制方面取得了顯著的改進。（剩余5005字）