华安证券-“学海拾珠”系列之一百四十九：基于强化学习和障碍函数的自适应风险管理在组合优化中的应用-230712

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（以下内容从华安证券《“学海拾珠”系列之一百四十九：基于强化学习和障碍函数的自适应风险管理在组合优化中的应用》研报附件原文摘录）
　　主要观点： 　　本篇是“学海拾珠”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RLagent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。 　　回到国内市场，有效平衡收益和风险一直是投资人永恒的目标，当前A股市场风格切换速度较快，如何适应不同的市场环境，做出有效的组合管理决策是十分关键的，本文的研究思路值得借鉴。 　　RL和BF相结合的RiPO框架在可接受风险范围内获得高回报 　　基于RL的交易agent往往只强调追求高收益，无法明确管理投资风险，在市场高度波动时，会造成巨额损失。引入基于BF的风险控制器可以实时监测市场状态，严格执行风险约束条件，动态调整投资组合，避免潜在损失，特别是在下行市场中。 　　DCM和ARS可以动态调整风险约束强度 　　不变且严格的风险管理会导致市场上行时错失很多盈利机会。在基于BF的风险控制器中引入DCM和ARS两个自适应机制将灵活地调节风险约束强度以满足不同的市场风格和投资者风险偏好，动态平衡了RiPO的盈利能力和风险管理水平。 　　实证结果证实了RiPO在管理下行风险上的优势 　　使用标普500指数前10大成分股的数据在两种不同市场风格中进行回测：与9种基准方法相比，上行市场中，RiPO可以在相对较低的风险水平下获得最高收益；而在下行市场中，可以显著降低下行风险，避免巨额损失。特别地，RiPO在风险和收益方面都优于不包含风险控制器的RL算法。 　　风险提示 　　文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。