> 数据图表咨询下各位资产池在训练阶段由模型选择
2025-4-4直接向投资组合优化模型生成的动作添加随机高斯噪声，而是采用了一个专门的神经网络模块来生成一种更有结构的噪声。这种噪声不是随机的，而是与投资组合优化的主要任务一起学习的。称这个辅助神经网络为“引导噪声注入网络”，它与主要投资组合模型一起优化可训练参数。与随机噪声不同，这种方法允许模型以一种使其产生的噪声与主模型输入特征或动作相结合的方式，引导投资组合优化模型朝着更有效、更具鲁棒性的数据表示方向调整。例如，在市场波动较高的时期，引导噪声注入网络可能会学习到产生噪声模式，促使主要投资组合模型采取更保守的仓位，这作为一种学习到的风险管理方式。相反，在市场更稳定的条件下，生成的噪声可能会推动投资组合模型利用更积极的市场机会。这与传统的随机噪声注入方法形成对比，在传统方法中，噪声并未根据数据的特定特征进行适应，也没有通过迭代优化来提高投资组合的表现。 
