【摘要】随着消费升级与投资需求的不断增长,投资组合管理受到越来越多的关注。金融大数据的发展对该领域的研究提出了更高的要求。本研究基于强化学习提出了一种基于动态交易的智能投资组合优化方法,该方法考虑了风险因素对投资组合管理过程的影响,能依据市场状态和资产信息自动转换投资组合优化模式以应对市场风格变化,通过投资组合内部资产与外部资产池动态交易的形式来实时调整投资组合资产构成及资产配置。通过中国股票市场数据的实证分析,本研究验证了该投资组合优化方法的可行性和有效性。研究发现,依据市场变化和动态交易方式来选择投资组合的资产构成并考虑风险约束是非常必要的,而且引入更多信息对投资组合的优化有积极作用。此外,在投资组合的优化中,考虑下行风险约束比考虑总体风险更有利于实现既定投资风险下的收益最大化。