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算法觉醒：用强化学习重塑量化交易的信心
当机器在市价栏前学会“等待”与“出手”，交易就不再只是人类的直觉游戏。本文围绕深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在量化交易中的工作原理、应用场景与未来趋势做全面评估，并结合权威研究与实证案例给出可操作的风险与合规建议。工作原理：DRL以智能体—环境框架运行，状态由价格、成交量与因子构成，动作包括建仓、平仓与仓位调整，奖励函数以净回报、夏普比率或下行风险为目标（参考Mnih et al., 2015及Jiang et al., 2017的研究方法）。风险评估技术：必须并行使用VaR/CVaR、压力测试与模型风险度量，并采用滚动回测与样本外验证防止过拟合。多空操作：DRL能实现市场中性、配对交易与杠杆控仓，通过风险预算和动态头寸限制管理多空敞口。市场趋势解析：结合宏观因子、情绪指标与技术因子，利用时序特征工程和因果推断减少虚假信号。经验分享：生产化前建议进行砂箱回测、交
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