SAMP-HDRL：基于分段分配和动量调整效用的多智能体投资组合管理，通过分层深度强化学习

本文介绍了一种用于多智能体投资组合管理的新方法，SAMP-HDRL。它利用分层深度强化学习，并结合了动量调整效用。重点是在多智能体环境中优化资产配置策略。“分段分配”和“动量调整效用”的使用表明这是一种复杂的方法，用于风险管理，并且与传统方法相比，可能提高了性能。来源为ArXiv表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了方法、实验和结果。

• •专注于多智能体投资组合管理。
• •采用分层深度强化学习。
• •利用分段分配和动量调整效用。
• •可能提出了一种新的资产配置方法。