作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近几年随着人工智能（AI）在各行各业的应用不断增长，机器学习方法也越来越火热。而强化学习（Reinforcement Learning,RL）正是一个基于动态规划的监督学习方法，可以训练智能体（Agent）来完成一系列的任务，其中有些任务并非刚性，需要智能体根据环境的反馈来进行调节。近年来强化学习在股市、机器人控制、金融领域等多个领域都得到了广泛的应用。 量化投资也是一个重要的研究方向，其中基于强化学习的方法也是很好的选择。本文将从经典的Monte Carlo方法、Deep Reinforcement Learning (DRL)、Actor-Critic Methods、Advantage Actor-Critic (A2C)方法四个方面，介绍如何通过强化学习方法来设计并实践量化投资策略。
2.相关工作
Monte Carlo方法
蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)是一种历史悠久且被广泛使用的计算数值分析方法，用来模拟多种概率分布。其主要思想是利用随机数生成器模拟实验，并统计模拟结果的特性，以此估计未知分布的参数。由于随机模拟可能具有误差，因此蒙特卡罗方法一般用于求解一些简单的概率问题，特别是在对大量独立事件进行采样时。其基本流程如下图所示: 其中，π(θ)表示未知目标分布，ω(θ)表示样本分布，θ∼π表示参数的真实值。我们希望用θ∗=(θ^,θ^)+1-2η[r(θ^)]作为参数的估计，其中η ∈ [0,1] 是权重，r(θ^)是θ^*的奖励函数。这个过程可以用蒙特卡罗方法的变种——路径指数分红法(Pathwise