摘要

本文介绍了一种名为MOT的混合演员强化学习方法，通过最优传输（OT）算法应用于算法交易。MOT设计了多个演员，利用解耦表示学习来模拟市场的不同模式，并通过引入正则化损失项的OT算法将样本分配给适当的演员。此外，MOT还提出了预训练模块，通过模仿学习来对齐演员的输出与专家策略，从而更好地平衡强化学习的探索与利用。实验结果显示，MOT在真实期货市场数据上表现出色，能够在平衡风险的同时实现优异的盈利能力。

原理

MOT的核心在于利用多个演员模型不同的市场模式，并通过最优传输算法来优化样本分配。每个演员通过解耦表示学习来捕捉特定的市场动态，而OT算法则确保这些演员能够接收到最适合它们学习模式的样本。预训练模块通过监督学习使演员的输出更接近专家策略，从而在模仿学习阶段提供更好的初始化。

流程

MOT的训练过程分为三个阶段：首先，预训练模块使用监督学习训练演员与专家策略对齐；接着，利用专家策略填充缓冲区并通过模仿学习训练强化学习模型；最后，使用多个演员模型不同的市场模式，并通过OT算法解决模式分配问题。例如，在实验中，MOT能够根据市场是稳定（动量）还是波动（反转）来调整其交易策略，从而在不同的市场条件下实现更好的性能。

应用

MOT方法在算法交易领域具有广泛的应用前景，特别是在需要处理复杂市场模式和高波动性的金融市场中。其能够自适应地调整交易策略，不仅提高了交易的盈利能力，还增强了风险管理能力。随着金融市场的不断发展和数据量的增加，MOT有望成为量化投资领域的一个重要工具。