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观点网讯：中金公司研究部发布《机器学习系列（6）：基于强化学习PPO模型的周频风格轮动框架》研究报告，提出基于强化学习的风格轮动框架，对小盘、成长、红利三个风格指数的周频轮动任务进行建模。

报告称，近年来A股市场风格切换的速度与幅度显著提升，不同风格的相对收益表现存在周期性轮动特征。该框架通过序贯决策显式纳入交易成本，围绕长期累计回报进行优化，在控制回撤的前提下实现稳定的超额收益。

具体而言，该框架是一个定义在离散动作空间中的马尔可夫决策过程。

报告披露，2024年以来的样本外跟踪结果表明，PPO模型能够取得14.34%的年化超额收益，卡玛比例1.12，显著优于该报告所设定的其他对照策略。

按2024年1月1日至2026年9月4日的样本外区间计算，PPO模型绝对年化收益达26.70%，胜率55.07%，高于对照基准策略与三个指数自身；相对等权基准的年化超额收益达14.34%，卡玛比率达1.123。

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