对抗噪声！基于强化学习的量化交易策略实战

 

强化学习（RL）这个名字，第一次闯入大众视野，还要追溯到 AlphaGo 与李世石那场载入史册的人机大战。一战成名后，它似乎又回归了学术的象牙塔，直到最近，随着 DeepSeek 等模型的惊艳亮相，RL 以其强大的推理能力，再次被推到了聚光灯下。

其实，强化学习在量化投资中早有实际的应用。尽管一些顶尖的投资公司的当家策略不会轻易透露出来，我们还是找到了一些案例，表明华尔街的顶级玩家们早已开始使用强化学习。

比如，2017 年前后，全球顶级的投资银行摩根大通（J.P. Morgan）就推出了一个名为 LOXM1的“觅影”交易执行平台。而驱动这个平台的『秘密武器』，正是我们今天的主角——强化学习（Reinforcement Learning, RL）。

LOXM 的目标非常明确：在执行大额股票订单时，像顶级交易员一样，智能地将大单拆分成无数小单，在复杂的市场微观结构中穿梭，以最低的冲击成本和最快的速度完成交易。

这已经不是简单地预测涨跌，而是在动态的市场博弈中，学习“如何交易”这门艺术。

究竟什么是强化学习？

那么，这个听起来如此高大上的强化学习，到底是什么？

根据《Reinforcement Learning for Quantitative Trading》2这篇文章，我们可以构建一个统一的框架来理解它。

想像一下，你正在玩一个电子游戏，你的目标是获得尽可能高的分数。在这个游戏里：

• • 你，就是代理（Agent）。在量化交易中，这个代理就是你的交易算法。
• • 游戏世界，就是环境（Environment）。在交易中，这就是瞬息万变的金融市场。
• • 你在游戏中看到的画面和状态（比如你的血量、位置、敌人的数量），就是状态（State）。在交易中，这可以是股价、成交量、技术指标、宏观数据等等。
• • 你按下的每一个操作（前进、后退、开火），就是行动（Action） 。在交易中，这对应着买入、卖出或持有。
• • 你每次行动后获得或失去的分数 ，就是奖励（Reward）。在交易中，这通常是你的投资组合的收益或损失。
  强化学习的核心思想，就是让代理（交易算法）在这个环境（金融市场）中不断地“试错”（take actions），根据每次试错后得到的奖励（收益或亏损），来学习一套最优的策略（Policy），从而在长期内实现累计奖励的最大化（长期收益最大化）。它不是在学习“市场下一秒会怎样”，而是在学习『面对当前的市场，我该怎么做才是最优的』。

强化学习强在哪儿？

看到这里，你可能会问，我们已经有了监督学习（比如预测股价涨跌）和无监督学习（比如聚类发现市场风格），为什么还需要强化学习？它到底强在哪？

强化学习与与监督/无监督学习的根本区别在于学习范式。

监督学习像是在背一本标准答案书。你给它一张历史 K 线图（输入特征），告诉它第二天是涨还是跌（标签），它学习的是一种静态的"看图识字"能力。无监督学习则是在没有答案的情况下，自己在一堆数据里找规律，比如把相似的股票自动归为一类。它们都在试图回答"是什么"的问题。

而强化学习，则是在学习一套决策流程。它没有"标准答案"可背。市场不会告诉你"在此时此刻买入就是唯一正确的答案"。RL 面对的是一系列的决策，每个决策都会影响到未来的状态和可能的收益。它要回答的是"该做什么"的问题。这是一个动态的、有因果链条的、面向未来的学习过程。

有人会说，我可以用监督学习模型，然后不断地用新的数据去持续训练和预测（即在线学习，live learning），这和强化学习有什么区别？

表面上看，两者都在不断适应新数据，但内核完全不同。而强化学习的核心优势在于两个监督学习无法企及的维度：