近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。
Edward W. Piotrowski, Jan Sladkowski, Anna Szczypinska
金融市场投资就像许多的多人游戏一样——必须与其他代理人互动以实现自己目标。其中就包括与在市场上的活动直接相关的因素，和影响人类决策及其作为投资者表现的其他方面。如果区分所有子博弈通常是超出希望和资源消耗的。在这篇论文中研究了投资者如何面对许多不同的选择、收集信息并在不了解游戏的完整结构的情况下做出决策。论文将强化学习方法应用于市场信息理论模型 (ITMM)。尝试区分第 i 个代理的一类博弈和可能的动作（策略）。任何代理都将整个游戏类划分为她/他认为子类，因此对给定的子类采用相同的策略。划分标准基于利润和成本分析。类比类和策略通过学习过程在各个阶段更新。
J. M. Calabuig, H. Falciani, E. A. Sánchez-Pérez
论文考虑了一种用于在金融市场框架内构建新的强化学习模型的准度量拓扑结构。它基于在度量空间中定义的奖励函数的 Lipschitz 型扩展。具体来说，McShane 和 Whitney 被用于奖励函数，该函数由给定时间投资决策产生的收益的总评估定义。将度量定义为欧几里得距离和角度度量分量的线性组合。从时间间隔开始的所有关于系统演化的信息都被用来支持奖励函数的扩展，并且通过添加一些人为产生的状态来丰富这个数据集。论文中说到，这种方法的主要新颖之处在于产生了更多状态（论文中称之为“dreams”）以丰富学习的方式。使用代表金融市场演变的动态系统的一些已知状态，使用现有的技术可以通过插入真实状态和引入一些随机变量来模拟新状态。这些新状态用于为学习算法提供训练数据，该算法的目的是通过遵循典型的强化学习方案来改进投资策略。
自主交易代理是人工智能解决资本市场投资组合管理问题最活跃的研究领域之一。投资组合管理问题的两个主要目标是最大化利润和抑制风险。大多数解决这个问题的方法只考虑最大化回报。但是这篇论文提出了一种基于深度强化学习的交易代理，它在管理投资组合时，不仅考虑利润最大化，还考虑风险约束。论文中还提出了一个新的目标策略，让交易代理学会更偏向低风险的行动。这个新的目标策略可以通过超参数来调整最优行为的贪心程度来降低行动的风险。论文所提出的交易代理通过加密货币市场的数据来验证性能，因为加密货币市场是测试交易代理的最佳试验场，因为每分钟积累的数据量巨大，市场波动性极大。作为实验结果，在测试期间，代理实现了 1800% 的回报，并提供了现有方法中风险最小的投资策略。并且在另一个实验表明，即使市场波动很大或训练周期很短，交易的代理也能保持稳健的泛化性能。
Author : Supriya Bajpai
在股票交易中，特征提取和交易策略设计是利用机器学习技术实现长期收益的两项重要任务。通过获取交易信号来设计交易策略可以实现交易收益最大化。论文中将深度强化学习理论应用于印度市场的股票交易策略和投资决策。利用三个经典的深度强化学习模型Deep Q-Network、Double Deep Q-Network和Dueling Double Deep Q-Network对10个印度股票数据集进行了系统的实验。并对模型的性能进行了评价和比较
Author : Haoran Wang, Shi Yu
机器学习(ML)已被金融行业视为一种强大的工具，在投资管理等各个领域都有显著的应用。论文提出了一个全周期数据驱动的投资机器人咨询框架，由两个ML代理组成。第一代理是一种逆投资组合优化代理，它利用在线逆优化方法直接从投资者的历史配置数据中推断投资者的风险偏好和预期收益。第二个是深度强化学习(deep reinforcement learning, RL)代理，它将所推断的预期收益序列聚合在一起，形成一个新的多周期均值-方差投资组合优化问题，这样就可以使用深度强化学习方法进行求解。论文中的投资计划应用于2016年4月1日至2021年2月1日的实际市场数据，表现持续优于代表总体市场最优配置的标准普尔500基准投资组合。这种优异表现可能归因于多周期规划(相对于单周期规划)和数据驱动的RL方法(相对于经典估计方法)。
作者：Monodeep .J.Mukherjee
我的金融学科，期末毕业论文哦~要求2000字，知网上查重率<15%，我的重复率是0%，超级开心，分享给大家哈！
农村小额信用贷款的风险与防范
摘 要： 农村经济的大力发展，在我国经济发展中，占据主要地位并存在重要的价值。农村小额信用贷款具有提高农村信用合作社信贷服务水平，加大支持农信投入，支持农民、农业和农村经济发展的作用，但是在具体应用中，还存在一定的风险及防范措施等问题。信贷金融机构应建立有效的贷款风险防范体系，需要提出相应防范策略，更好地应对农村小额信用贷款风险。
关键词： 信用贷款、风险防范
一、风险形成因素
1、 客观因素
贷款本身就存在潜在的信用风险。借款人对贷款认识和还款认识的薄弱性，以及个人诚信度的高低、道德修养都是形成小额信用贷款的风险之一。信贷机构不可能准确了解掌握每个借款人的诚信程度。
一般来说，农民贷款主要用于发展种植和养殖业以及初级农产品，种植和养殖产业本身又是弱势产业，而农民是弱势经济群体，农业很容易受到自然、市场经济影响，有着较大的风险。不可抗力导致的自然灾害会使农产品产量降低及后续销售受阻，使农民减产、减收，降低还款能力。不可抗力导致的风险出现，农民贷款就会失去在还款期限内还款的能力，从而形成信款风险。
2、信贷调查表面化
信贷机构的人力相对薄弱，面对大量有信贷需求的农民，要对每一位都进行详细的了解，工作量很大，基本很难完成。有些信贷机构甚至有其他岗位人员兼职信贷员。可见，建立和审核农民个人基本信息档案，进行信用等级评定等，都需要大范围且时间集中的进行专项工作。目前，信用机构大多都没有这些前期的调查、收集工作，而是依赖于村委会，这些人员的参与，使得调查结果掺杂个人主观和人情的因素，从而造成了信用等级评定不客观，额度核定不准。
农村小额信用贷款随用随贷、额度控制、周转使用等特点，柜台人员对贷款的真实用途无法进行严格调查，部分农民就会乱报贷款的用途或顶名贷款，更有甚者，将贷款用于个人消费支出，不能按时还款，从而形成了信款风险。
3、 监管不完善
信贷机构存在“重发放，轻管理”的贷款管理理念，且农村小额信用贷款对象广、额度小、分布散，信贷机构人员薄弱，从而减少对农民小额信贷的监管。有些信贷机构认为：贷款后的管理只对于大额贷款，农村信用贷款金额小，形成贷款风险损失小。由于这些错误的观点、疏忽贷款后的监管，农民在贷款后，外出务工，多年不归，无法与借款人取得联系等，从而形成信款风险。
4、信贷员业务能力低
农村小额信用贷款的建档、评级、放款等各项流程均由人员操作，且信贷机构人力不足，因此对部分信贷员任职能力审查不严，导致出现人情贷款、顶名贷款、一户多证、一户多贷等漏洞，从而形成信款风险。
二、防范信用风险的策略措施
1、 提升还款意识
对于防范农村小额信用贷款的风险，最为核心的内容就是注重强化农民本身的还款意识，从源头上解决信用风险防范管理工作。可以加强金融知识的教育，拓展相应的知识普及范围，要求农村小额信用贷款业务办理的农民可以对信用还款有清醒的认知，充分了解及时还款的重要性，明确如果不能按时还款将会产生的限制以及对贷款人产生的各项不利影响，引起人们的注意。
2、创新还款机制
可以使用积极且灵活的激励手段，更好地协调利率和额度，从而促进贷款人完成还款，并且对惩罚性条款予以明确。对于积极响应且按时按点还款的贷款人予以优惠扶持，降低利率计算标准等。反之，不能及时还款的农民将采取减少信贷额度的措施，或是收取违约费用。对信用评级较低又有贷款需求的贷款人，启用贷款担保机制，分散承担贷款的潜在风险，加强监督，建立良好的诚信意识。
3、强化贷款前审查
加强对农民贷款人信息审查，多找农户、多走农家、多想民事，不辞辛苦，充分理解农户的思想意识。对自己所掌握的农户情况信息及变化情况没及时反应，并及时登记。信贷员要对贷款农民的各项基本信息进行调查并实时更新，形成一致的评定结论。对评定结果公示，防止纂改现象发生。
4、强化贷款后监管
信贷机构要建立科学完善、便于实施的贷款后管理体系，将贷款后的检查管理责任具体落实到信贷员个人，制定考核机制，明确责任，加强对贷款人的管理，对贷款后恶意逃避还款义务的贷款人，及时发现、并利用法律武器合理解决，减少损失。
5、加强员工教育培训
信贷机构要加强对信贷员业务能力、道德水平的教育，建立高素质作风良好的信贷服务团队。实行“问责制”，用制度管理人员，用行为、纪律规范和约束人员，遵守行业操守。
三、结论
目前我国的农村小额信用贷款，主要面向从事与农村经济发展有关的各项生产经营活动的农民和个体工商户发放。此项业务的实行，可以更有效的推动农村经济建设，促进农村经济的迅速发展，更好的推动资金运动的运转。但在具体的操作环节，仍然存在较多的风险问题，本文深入地分析可能出现的信用风险原因，有效地规避信用风险所导致的不利影响，为创建科学合理的农村额信用贷款项目发展环境提供可行性建议，实现信贷机构与农村经济发展的双赢局面，从而进一步推动我国扶贫事业的发展。
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