联合优化选股与交易
将配对选择与交易执行统一到同一个分层强化学习框架中，让两个子任务相互促进，避免传统两步法中的信息阻断和过拟合问题。
韩卫光 · Boyi, Zhang · Xie, Qianqian · Peng, Min · Lai, Yanzhao · Huang, Jimin
2023
将配对选择和交易作为统一任务联合优化，使两个子任务相互增强，而非独立处理导致信息损失。
交易策略在学习时可以利用所有资产的历史信息，减少仅针对所选资产过拟合的风险。
在真实股票数据上的实验结果表明，该方法相比现有配对选择和交易方法具有更好的表现。