民生证券：基于强化学习的组合优化在指增策略中的应用

强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来训练智能体，使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。其目标是通 过试错学习（trial-and-error）找到最优策略，使得在长时间内累积的奖励最大化。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境的 互动不断学习，通过奖励和惩罚来调整其策略，以便在长期内获得最大回报。 • 在强化学习中，数据是在智能体与环境交互的过程中得到的。如果智能体不采取某个决策动作，那么该动作对应的数据就永远无法 被观测到，所以当前智能体的训练数据来自之前智能体的决策结果。因此，智能体的策略不同，与环境交互所产生的数据分布就不 同。