证券研究报告2024.04.07量化策略机器学习系列（1）：使用深度强化学习模型探索因子构建范式周萧潇分析员郑文才分析员陈宜筠联系人SAC执证编号：S0080521010006SAC执证编号：S0080523110003SAC执证编号：S0080122080368SFCCERef：BRA090SFCCERef：BTF578SFCCERef：BTZ190xiaoxiao.zhou@cicc.com.cnwencai3.zheng@cicc.com.cnyiyun.chen@cicc.com.cn强化学习模型作为机器学习模型的重要分支在各领域应用广泛，从AlphaGo到ChatGPT均不乏其身影。在金融领域强化学习同样具备无需独立同分布假设等优势。本文结合强化学习和特征提取的结构生成的选股因子在多个股票池中均取得良好选股表现，且模型表现对参数敏感性较低，样本外稳定性高。为什么在量化中尝试强化学习模型作为机器学习重要的发展分支之一，不论是在近几年...