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本研究论文深入研究了深入增强学习（DRL）在资产级不可知论投资组合优化中的应用，将行业级方法与定量融资相结合。这种整合的核心是我们的强大框架，它不仅将高级DRL算法与现代计算技术合并，而且还强调了严格的统计分析，软件工程和监管合规性。据我们所知，这是第一个研究，将财务强化学习与来自机器人技术和数学物理学的SIM到现实方法结合起来，从而将我们的框架和参数丰富了这种独特的观点。我们的研究最终引入了Alphaoptimizernet，这是一种专有的强化学习代理（和相应的库）。从最新的（SOTA）文献和我们独特的跨学科方法论的综合发展中，Alphaoptimizernet表明了令人鼓舞的风险回报 - 在各种资产类别上具有逼真的约束。这些初步结果强调了我们框架的实际功效。随着金融部门越来越多地吸引了先进的算法解决方案，我们的研究将理论进步带入了现实世界中的适用性，提供了一个模板，以确保在这一技术驱动的未来中的安全性和强大的标准。
行业级的深入强化学习...
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