强化学习 (RL) 通过训练算法来做出序列决策——例如买入、卖出或持有资产——以最大化奖励信号，例如利润或风险调整回报，从而应用于股票交易。在 RL 中，智能体通过观察状态（例如，价格趋势、交易量）并采取行动来与环境（例如，股票市场）互动。智能体通过试错并利用奖励（例如，利润）或惩罚（例如，亏损）的反馈来学习一个策略——一个将状态映射到行动的策略。与依赖带标签历史数据的监督学习不同，RL 专注于通过探索和利用来优化长期结果，使其适用于动态、不确定的市场。
一个实际例子是训练 RL 智能体根据技术指标执行交易。例如，智能体的状态可能包括移动平均线、RSI (相对强弱指数) 和订单簿数据。行动可能涉及买入、卖出或持有股票，而奖励可能是投资组合的回报减去交易成本。Q-learning 或 Proximal Policy Optimization (PPO) 等算法可用于更新策略。在高频交易中，RL 智能体可以适应实时价格变动，调整策略以最小化滑点。另一个例子是投资组合优化，RL 通过根据市场状况（如波动性飙升或板块轮动）动态分配资产来平衡风险和回报。
然而，RL 在交易中面临挑战。金融市场是非平稳的——历史上有效的模式未来可能不再适用。为了解决这个问题，开发人员通常会采用集成模型（组合多个 RL 策略）或在奖励函数中加入风险约束（例如，惩罚过度回撤）等技术。数据预处理至关重要：嘈杂或不完整的市场数据可能导致学习不稳定。使用模拟器（如 OpenAI Gym 的交易环境）或定制回测框架来安全地训练智能体。实际部署需要仔细处理延迟、交易成本和监管约束。例如，一个基于 RL 的交易系统可能会使用在线学习来适应新数据，同时通过对样本外数据进行交叉验证来监控过拟合。