该论文概述了强化学习（RL）在资产和投资组合管理中的应用，强调RL因其处理顺序决策和反馈效应的能力而天然适合金融领域，如交易执行、对冲策略和动态资产配置等问题；文章指出RL并非取代经典模型（如现代投资组合理论），而是通过结合自适应策略学习与传统框架的結構性实现互补，同时讨论了实际应用中的挑战，包括数据效率、可解释性和规模化问题，并建议采用混合方法、高质量模拟器和清晰奖励设计以提升实用性，最后展望了未来方向，如融合预测信号、持续学习和算法进步以推动RL在金融中的演进。
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