針對量化交易的機器學習中，交易策略傾向於空倉的問題
之前做過利用機器學習做交易策略，最近也在看強化學習的。發現大多時候學習後策略都是傾向於空倉，完全不交易。
當時還自嘲計算機有大智慧，空倉不玩是最好的策略。
最近強化學習時候，才發現這個和回報值有關reward。如果不給空倉負回報的話，策略會在可能損失的主動交易，或者沒有損失的空倉交易中，選擇空倉作為自己的策略。
所以，必須要引入基準利率，每天按照及基準策略計算本金損失，是的計算機避免長期空倉。可以用你的房貸利率哈哈
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