在全球经济格局风云变幻、金融市场波动加剧的当下，一场汇聚期货行业顶尖智慧与实战经验的盛会 ——第十九届全国期货（期权）实盘交易大赛暨第十二届全球衍生品实盘交易大赛颁奖大会将于11月15 日在古城西安举行。消息一经发布，便吸引了来自全国各地的报名者，他们有着共同的期待：在这个精 英云集的平台上学习知识、拓展人脉、探寻破局之道。 "今年的市场波动较大且节奏变化较快，以往熟悉的交易模式似乎不再那么奏效，每一个决策都充满挑 战。"首次参加颁奖大会的交易者温晶坦言，希望在会上结识更多志同道合的同行者，也特别期待听到 专家对未来趋势的分析预测，还有那些能在剧烈波动中实现稳定盈利的交易策略分享。 "这两年钢材现货贸易不好做，今年在朋友的推荐下，我开始做期现业务。作为期货行业的新手，我更 希望通过这次颁奖大会与高手交流，向他们学习先进的风控理念和交易系统，弥补自身的不足。"钢贸 商吴女士告诉记者。 作为行业年度盛会，本次颁奖大会承载着多重使命，不仅有对优秀交易者的嘉奖，更是一个经验传承与 智慧碰撞的平台。 在实盘大赛金牌导师王志新看来，颁奖大会既是行业精英的荣耀殿堂，也是投资者突破认知边界、获取 实战智慧的高效平台。个人投资 ...

强化学习技术范式演进 - 业界从端到端自动驾驶转向VLA和强化学习等新技术范式 [4] - 强化学习在2018年AlphaZero和2023年ChatGPT RLHF推动下获得更广泛应用潜力 [4] - 2025年初DeepSeek-R1在线推理进一步拓展强化学习使用场景 [4] 学习范式对比 - 监督式学习通过海量数据拟合输入到输出的映射函数 优化目标为平均均方误差值 [5] - 模仿学习以专家动作为监督信号进行行为克隆 在自动驾驶中扩展为短时序轨迹学习 [6] - 强化学习通过环境交互和任务结果反馈优化模型 采用延迟满足的时序决策机制 [7] - 逆强化学习通过用户反馈学习reward-model 解决奖励函数难以定义的问题 [8] 基础理论框架 - 马尔可夫决策过程将时序任务分解为状态概率转移任务 适用于自动驾驶目标生命周期管理 [10] - 动态规划通过分解最优子问题解决离散空间时序任务 [12] - 蒙特卡洛方法利用大数原理统计系统宏观特性 [13] 核心概念体系 - 策略分为确定性和随机性两种 自动驾驶通常采用确定性策略 [14] - 奖励函数提供环境反馈 价值回报定义为衰减因子加权和的时序期望值 [15] - 状态价值函数表示状态期望回报 动作价值函数评估状态动作组合的期望回报 [16][17] - 优势函数衡量动作价值与状态价值的差异 [19] - 贝尔曼方程通过动态规划分解价值函数 [20] 算法分类体系 - 值优化方法直接最大化Q或V函数 包括动态规划/蒙特卡洛/时序差分算法 [25][26] - 策略优化分为on-policy和off-policy两种 后者训练稳定性更好但存在分布偏差 [27][28] - 动态规划采用策略迭代和价值迭代算法求解离散任务 [30] - 蒙特卡洛方法通过统计平均估计价值函数 [32] - 时序差分算法引入常数alpha简化更新过程 衍生出SARSA和Q-learning等算法 [34][39] 深度强化学习算法 - DQN算法通过经验回放和目标网络解决连续状态表达问题 [41] - Dueling DQN将价值网络分解为Q和A的和并增加正则项 [42] - GAE算法结合蒙特卡洛和时序差分进行优势估计 [42] - 策略梯度算法使用梯度下降方式更新策略参数 [46] - Actor-Critic算法同时学习策略和价值函数 [49] - TRPO算法通过置信区间约束保证训练稳定性 [53] - PPO算法简化TRPO约束条件为clip函数 [55] - GRPO算法采用在线group样本统计平均替换value-model [57] 自动驾驶应用实践 - 预训练通过模仿学习任务初始化策略和价值网络 [58] - 策略梯度采用概率建模方法处理action输出 [59] - reward设计涵盖安全性/安心感/效率等指标 高级功能通过逆强化学习实现 [60] - 闭环训练需要多智能体博弈建模环境动态响应 [60] - 端到端强化学习需实时生成更新后的sensor内容 [61]