The Evolution of Reinforcement Learning in Quantitative Finance

强化学习（RL）在过去十年中取得了重大进展，引发了人们在金融领域应用的越来越多的兴趣。本文对167篇出版物进行了批判性评估，探讨了金融领域中不同的RL应用和框架。金融市场以其复杂性、多智能体性质、信息不对称和固有随机性而成为RL的一个有趣的测试平台。传统金融提供了某些解决方案，而RL则采用更加动态的方法，结合了机器学习方法，包括转移学习、元学习和多智能体解决方案。本文通过量化金融的视角剖析了关键的RL组成部分。我们揭示了新兴主题，提出了未来研究的方向，并评价了现有方法的优点和缺点。

本文旨在对金融领域中的强化学习应用和框架进行综述和评估，探索其在金融市场中的应用和优势。

本文通过量化金融的视角，对强化学习的关键组成部分进行了剖析，探讨了包括迁移学习、元学习和多智能体解决方案在内的机器学习方法在金融领域中的应用。

本文评估了167篇关于强化学习在金融领域中的应用的论文，并提出了未来研究的方向和对现有方法的批判。实验设计合理，使用了多个数据集，但未提供开源代码。值得进一步研究的领域包括多智能体强化学习、金融风险管理和金融市场预测。

最近的相关研究包括《A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem》、《Deep Reinforcement Learning for Portfolio Management》等。