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Deep Reinforcement Learning Portfolio Management Framework with Time Awareness and Short Selling Capability
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内容提要
本研究提出了一种基于深度强化学习的组合管理框架（MTS），有效克服了传统动态风险管理和复杂交易策略的局限性。实验结果显示，MTS在多个数据集上实现了30.67%的累计收益率提升。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度强化学习的组合管理框架（MTS）。
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MTS有效克服了传统动态风险管理和复杂交易策略的局限性。
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该框架通过编码器-注意力机制和风险管理创新提高了投资组合的适应性和表现。
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实验结果显示，MTS在多个数据集上实现了30.67%的累计收益率提升。
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MTS的表现显著优于传统和先进的机器学习算法。
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