本e_篇Su是m“m学ar海y] 拾珠”系列第一百四十九篇，作者提出全新的风险可控 的组合优化（RiPO）框架，集成了强化学习算法（RL）和障碍函数（BF）。 因此，该方法不仅保留了RL agent 追求交易策略收益最大化的能力，而 且可以明确管理风险敞口，保证风险投资在可接受的安全范围内。同时， 引入了两个自适应风险管理机制——自适应风险策略（ARS）和动态贡献 机制（DCM），以适应不同的风险管理要求。在美国市场的实证检验证实 了该框架的有效性。

1 引言 ....................................................................................................................................................................................................... 4

2 预备知识 ............................................................................................................................................................................................... 5

2.1 组合优化 ............................................................................................................................................................................................................ 5

2.2 障碍函数（BF） ............................................................................................................................................................................................. 6

3 问题描述 ............................................................................................................................................................................................... 6

3.1 部分可观测马尔可夫决策过程................................................................................................................................................................... 6

3.2 观测与动作 ........................................................................................................................................................................................................ 7

4 方法论 ................................................................................................................................................................................................... 8

4.1 整体框架 ............................................................................................................................................................................................................ 8

4.2 基于障碍函数的强化学习的风险管理 ..................................................................................................................................................... 9

4.3 动态贡献机制 ................................................................................................................................................................................................ 10

4.4 自适应风险策略 ........................................................................................................................................................................................... 11

5 实证分析 ............................................................................................................................................................................................. 11

5.1 实验设置 ......................................................................................................................................................................................................... 11

5.2 业绩比较与分析 ........................................................................................................................................................................................... 12

6 结论 ..................................................................................................................................................................................................... 15

风险提示： ............................................................................................................................................................................................. 15