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定量市场的特征是迅速的动态和丰富的不确定性，使追求利润驱动的股票交易行动固有地具有挑战性。在这种情况下，加固学习（RL）（以奖励为中心的最佳控制机制运作）已成为对本文财务决策的潜在解决方案的潜在有效解决方案。本文深入研究了两种已建立的财务交易策略的融合，即恒定比例的投资组合保险（CPPI）和时间不变的投资组合保护（TIPP），并具有多代理的深层确定性政策级别（MADDPG）框架。因此，我们介绍了两种新型的多代理RL（MARL）方法：CPPI-MADDPG和Tipp-MADDPG，该方法量身定制，用于探索定量市场中的战略性交易。为了验证这些创新，我们以100个房地产股份的各种选择实施了它们。我们的经验发现表明，CPPI-MADDPG和TIPP-MADDPG策略始终超过其传统同行，从而确认了它们在定量交易领域的功效。

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