这个问题问得好啊！强化学习在交易策略优化上确实是个狠角色，我来给你掰扯掰扯。

首先你得把交易环境建模成马尔可夫决策过程，这是基本功。状态空间可以包括价格、成交量、技术指标这些，动作空间就是买、卖、持有这些操作，奖励函数嘛，自然是用盈亏比或者夏普比率这些指标。

具体操作上，我建议先用DQN这类算法练练手。记得要把交易成本、滑点这些现实因素都考虑进去，不然回测漂亮实盘吃瘪。有个小技巧，可以在奖励函数里加入波动率惩罚项，这样策略会更稳健。

进阶玩法可以用PPO或者SAC这些算法，处理连续动作空间更拿手。我见过有人用LSTM做状态编码，把市场情绪也揉进去，效果确实不错。不过要注意啊，强化学习策略容易过拟合，一定要做样本外测试，最好再做做压力测试。

最后提醒一句，别光盯着收益率，最大回撤和胜率这些指标同样重要。市场永远在变，策略也得持续迭代，这才是长久之道。

发布于2025-03-31 17:44 中国