【摘 要】
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投资组合选择，是指投资者通过分析市场情况，随着时间来优化各类资产的权重配置以获取最大累计收益的行为。传统投资组合算法主要基于金融理论知识，随着机器学习技术兴起，不少研究者基于数理统计的相关知识，提出了许多在线投资组合选择的算法。由于上述算法只依赖于资产价格变化信息，无法快速感知市场环境变化。
为了让算法更快适应市场环境，本文将强化学习领域的多臂老虎机问题决策模型应用于投资组合，构建了基数约束下基于动态环境感知多臂老虎机模型的投资组合算法框架。接着根据该框架实现了Exp4.EGE算法，并证明该算法
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投资组合选择，是指投资者通过分析市场情况，随着时间来优化各类资产的权重配置以获取最大累计收益的行为。传统投资组合算法主要基于金融理论知识，随着机器学习技术兴起，不少研究者基于数理统计的相关知识，提出了许多在线投资组合选择的算法。由于上述算法只依赖于资产价格变化信息，无法快速感知市场环境变化。
为了让算法更快适应市场环境，本文将强化学习领域的多臂老虎机问题决策模型应用于投资组合，构建了基数约束下基于动态环境感知多臂老虎机模型的投资组合算法框架。接着根据该框架实现了Exp4.EGE算法，并证明该算法对应的regret上界可以达到亚线性级别。
本文在5个真实世界的股票市场数据集上进行了对比实验，Exp4.EGE算法在获取累计收益和抗风险能力的整体表现都优于其他不考虑市场环境信息的投资组合算法。此外，还将该算法在A股市场上进行了回测。实验结果证明了Exp4.EGE算法在实际市场环境下的表现也优于基准策略，是一个可以动态适应环境并用于投资实践的投资组合算法。
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