动态策略选择方法

研究提出一种动态策略选择方法，通过引入切换成本正则化与动态规划框架，利用基于迭代回归的强化学习算法解决过度切换与估计噪声。在美股动量、价值、盈利和防御因子约 60 年数据的月度轮动样本外评估中，该策略表现优于短视动态策略与事后最佳固定因子。理论推导进一步证明了其估计决策规则具备渐近一致性。