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1、近年來，強化學習在數(shù)字化資產(chǎn)配置和投資組合管理中應(yīng)用日益加深。但是，絕大部分強化學習算法在應(yīng)用于資產(chǎn)配置的過程中并不考慮風險這一因素，從而給投資者帶來的收益具有較強的波動性。這種風險中性的資產(chǎn)配置決策帶來的高波動性往往給投資者帶來較大的資產(chǎn)回撤。在資本市場中，無論是機構(gòu)投資者還是個人投資者，在面臨較大的資產(chǎn)回撤時，往往選擇中斷投資并退出市場。這種做法規(guī)避進一步損失的同時也喪失了繼續(xù)盈利的機會，是投資者十分希望避免的局面。本文在傳統(tǒng)的強化
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