基于强化学习的动态对冲策略优化方法

本发明涉及金融衍生品风险管理技术领域，公开了基于强化学习的动态对冲策略优化方法，包括以下步骤：采集实时市场观测数据及上一时间步的对冲动作，构建包含价格、波动率等特征的增广观测元组；通过隐马尔可夫模型分析观测序列，计算当前市场处于各预设隐性情景的概率分布，形成宏观情景信念状态向量；将宏观情景信念状态与微观市场状态拼接为增强状态向量，输入门控结构的强化学习智能体，生成对冲动作；基于对冲结果、情景信念状态计算奖励信号，通过动态风险惩罚机制平衡收益与风险，更新智能体参数。本发明通过融合隐马尔可夫模型与强化学习，实现多尺度市场感知与动态风险调控，提升对冲策略在不同市场情景下的适应性与可解释性。