FinXplore: An Adaptive Deep Reinforcement Learning Framework for Balancing and Discovering Investment Opportunities

📄 arXiv: 2509.10531v1 📥 PDF

作者: Himanshu Choudhary, Arishi Orra, Manoj Thakur

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

FinXplore：一种自适应深度强化学习框架，用于平衡和发现投资机会

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 投资组合优化 资产配置 金融市场 双代理 风险管理 收益最大化

📋 核心要点

  1. 现有基于DRL的投资组合优化方法通常局限于预定义的资产范围，缺乏对新投资机会的探索。
  2. FinXplore 采用双代理架构，一个代理负责现有资产的配置，另一个代理负责探索扩展投资范围中的新机会。
  3. 实验结果表明，FinXplore 在真实市场数据集中优于现有的投资组合策略和基线方法，提升了投资组合性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于平衡风险和回报的投资组合优化方法。深度强化学习(DRL)已成为一种先进的投资组合优化工具，它通过试错交互学习动态资产配置。然而，大多数基于DRL的方法仅限于在预定义的投资范围内分配资产，而忽略了探索新机会。本研究引入了一个投资环境，该环境将利用现有资产与在扩展范围内探索新的投资机会相结合。所提出的方法利用两个DRL代理，并动态平衡这些目标，以适应不断变化的市场，同时提高投资组合的性能。一个代理在现有范围内分配资产，而另一个代理协助探索扩展范围内的新机会。使用两个真实世界的市场数据集确定了所提出方法的效率。实验表明，所提出的方法优于最先进的投资组合策略和基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度强化学习的投资组合优化方法主要关注于在预先设定的投资组合范围内进行资产配置，忽略了市场变化带来的新投资机会。这种局限性可能导致投资组合无法充分利用市场潜力，从而影响整体收益。

核心思路：FinXplore 的核心思路是将投资组合优化问题分解为两个互补的部分：一是利用现有投资组合中的资产进行优化配置，二是探索新的投资机会。通过动态平衡这两个目标，使投资组合能够适应不断变化的市场环境，从而提高整体收益。

技术框架：FinXplore 采用双代理架构。第一个代理（Allocation Agent）负责在现有投资组合范围内进行资产配置，目标是最大化收益并控制风险。第二个代理（Exploration Agent）负责探索扩展的投资范围，寻找潜在的新投资机会。这两个代理通过某种机制进行交互，以实现整体投资组合的优化。整体流程包括数据预处理、代理训练、资产配置和性能评估等步骤。

关键创新：FinXplore 的关键创新在于引入了双代理架构，将投资组合优化问题分解为利用现有资产和探索新机会两个部分，并动态平衡这两个目标。这种方法能够更好地适应市场变化，从而提高投资组合的整体性能。与传统的单代理方法相比，FinXplore 能够更全面地考虑市场信息，并做出更明智的投资决策。

关键设计：具体的技术细节包括：两个代理的网络结构（例如，可以使用深度神经网络或循环神经网络），损失函数的设计（例如，可以使用 Sharpe Ratio 或其他风险调整后的收益指标），以及代理之间的交互机制（例如，可以使用某种形式的注意力机制或门控机制）。此外，还需要仔细选择训练数据和评估指标，以确保模型的有效性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，FinXplore 在两个真实世界的市场数据集上均优于现有的投资组合策略和基线方法。具体而言，FinXplore 在收益率、风险调整后的收益率（例如，Sharpe Ratio）等方面均取得了显著提升。这些结果表明，FinXplore 能够有效地平衡风险和回报，并发现新的投资机会。

🎯 应用场景

FinXplore 可应用于各种金融投资场景，例如股票投资、基金管理、量化交易等。该框架能够帮助投资者在不断变化的市场环境中，更好地平衡风险和回报，发现新的投资机会，从而提高投资组合的整体性能。未来，该研究可以扩展到更复杂的金融产品和市场，例如衍生品、外汇市场等。

📄 摘要（原文）

Portfolio optimization is essential for balancing risk and return in financial decision-making. Deep Reinforcement Learning (DRL) has stood out as a cutting-edge tool for portfolio optimization that learns dynamic asset allocation using trial-and-error interactions. However, most DRL-based methods are restricted to allocating assets within a pre-defined investment universe and overlook exploring new opportunities. This study introduces an investment landscape that integrates exploiting existing assets with exploring new investment opportunities in an extended universe. The proposed approach leverages two DRL agents and dynamically balances these objectives to adapt to evolving markets while enhancing portfolio performance. One agent allocates assets within the existing universe, while another assists in exploring new opportunities in the extended universe. The effciency of the proposed methodology is determined using two real-world market data sets. The experiments demonstrate the superiority of the suggested approach against the state-of-the-art portfolio strategies and baseline methods.