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风险规避型强化学习模型在投资组合优化中的应用——学海拾珠系列之二百二十六
本文提出了一种风险厌恶型强化学习算法，用于最优投资组合分配。具体而言，作者提出了一种结合贝叶斯神经网络（BNN）和 Dirichlet 分布策略的强化学习框架，用于最优投资组合分配。在该框架中，评价网络采用贝叶斯神经网络来估计行动值函数，并通过引入 KL 散度作为正则化项。策略网络则通过 Dirichlet 分布策略实施，以探索不同的行动选择。
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027-87841330