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摘要
在A股市场板块的轮动特征越发明晰的当前背景下，行业轮动策略越发受到
投资者的青睐。然而，目前业界的行业轮动策略多数以人工分析、经验判断的方
式进行决策，往往受到主观因素、情绪波动等因素的影响，难以实现最优组合。
基于深度强化学习（DRL）构建策略可以消除主观因素影响，提取出普通方法难
以挖掘出的规律，并实现自适应策略调整。
本文的策略基于DRL模型，并且考虑时序数据的特殊性，策略实现采用了
DRL的变种DRLSTM模型，以更好地学习时序数据的长期依赖关系。策略实现
基于Fin
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