量化投资已经成为强化学习领域的研究热点,特别是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义。基于深度强化学习构建的量化投资策略可以随时根据金融市场的变化进行自主调整,实现感知市场变化并进行决策,使量化投资实现智能化。本文基于深度强化学习对量化投资策略进行研究,主要完成了以下工作:(1)基于深度强化学习实现量化投资,针对前期策略训练效率低、训练时间长的缺点提出裁剪PPO进行改进。保留标准PPO算法对轨迹的高利用率,抛弃标准PPO算法的值网络,避免值网络训练不收敛。实验验证裁剪PPO能够提高策略训练速度,提升策略性能。(2)针对策略输出动作的有效性与持仓状态有关的问题提出动作塑造改进。动作塑造从根本上保证策略输出有效动作,确保策略输出动作都能真实反映在交易环境中。实验结果显示,这种改进使得策略优化更加稳定,提升了获利能力。(3)针对将策略获得的收益分配给不同交易动作的难题提出了优势塑造技巧。通过塑造不同优势函数将收益分配给交易中的建仓、持仓、平仓等动作,实现对不同动作优化的平衡,调节策略交易频率。实验验证它可以进一步提升策略的收益。(4)针对策略优化不稳定、训练效率低、性能不理想等问题提出路径引导技巧。路径引导使得策略对环境探索更加合理,收集的轨迹质量更高。实验验证路径引导能极大地提升训练效率,显著提升策略性能。本文的研究拓宽了深度学习和强化学习理论的应用,也丰富了金融投资工具。所提出的改进提升了算法训练效率和策略性能,对将强化学习应用于金融领域具有参考价值。