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新AI框架BRaG从多样化专家策略中学习股票交易

研究人员开发了BRaG，一个新颖的股票交易框架，它利用对抗性逆强化学习从多样化的专家策略中学习。该方法使用性能加权的Wasserstein重心来聚合异构交易风格，从而创建一个稳定的伪专家表示。BRaG随后通过对抗性模仿学习预训练交易策略，该策略随后通过实际市场回报进行精炼，并纳入控制屏障函数来管理风险和执行回撤限制。在美国、英国、印度和台湾市场的评估表明，BRaG的性能优于传统的交易规则和最近的深度强化学习方法，同时保持了更稳定的风险特征。