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华安证券-学海拾珠系列之二百三十四:利用强化学习和文本网络改进相关矩阵估计-250508

研报作者:骆昱杉,严佳炜 来自:华安证券 时间:2025-05-08 11:00:17
  • 股票名称
  • 股票代码
  • 研报类型
    (PDF)
  • 发布者
    34***70
  • 研报出处
    华安证券
  • 研报页数
    28 页
  • 推荐评级
  • 研报大小
    1,488 KB
研究报告内容
1/28

核心观点

- 本文提出了一种基于文本网络的强化学习模型(RL-TBN),用于优化相关矩阵和协方差矩阵,显著降低估计误差并提升投资组合稳健性。

- RL-TBN通过结合动态优化与文本网络分析,采用近似策略优化(PPO)算法,表现出较低的波动率和较高的夏普比率。

- 实证结果表明,RL-TBN在不同资产数量和窗口长度下均优于传统方法,且在考虑交易成本后依然保持最佳表现。

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