本研究提出了一种增强的深度确定性策略梯度模型，旨在解决动态投资组合优化中的学习速度慢和样本复杂度高的问题，并结合量子金融理论创新风险控制策略。实验结果表明，该模型在盈利能力和风险控制方面优于基线模型。

本研究结合深度Q学习和深度确定性策略梯度，解决了连续状态和动作空间学习的不足。通过引入优先级和参数噪声，显著提升了模型的鲁棒性和性能，为深度强化学习提供了重要参考。