量化研究系列报告之二十六：强化学习视角下的仓位管理，框架构建与实证检验.pdf

上传者：A*****
时间：2026/06/08
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本文构建了基于强化学习视角的仓位管理框架，将仓位管理重新定义为固定调仓周期下的动态决策问题，旨在解决传统监督学习在路径依赖和连续决策上的局限。研究采用近端策略优化（PPO）算法，通过端到端训练架构，整合基准指数特征、相关资产特征及指数成分股特征构建状态空间，其中引入CDAP指标细化风险状态刻画。模型设计了包含区间超额收益、风险惩罚、单步改善及仓位约束的综合奖励函数，并将动作空间离散化为仓位变动选项，以符合实盘交易约束。实证检验显示，模型输出的原始调仓信号具备有效预测信息，在“仓位延续”模式下，策略费后年化收益显著高于基准，且在下跌市场中展现出较强的风险控制能力。仓位重置测试进一步验证了原始调仓信号的信息价值，表明该框架能为指数增强和资产配置提供稳健的量化参考。